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基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识本发明提供一种基于成像砾石含量的机器2，确定砂砾岩不同岩相的常规及成像测井响应22.根据权利要求1所述的基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法，其特征在3.根据权利要求2所述的基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法，其特征在4.根据权利要求1所述的基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法，其特征在组合，目的是考虑测井响应的可识别能力及将非均质性严重的问题转化为相对均质性问5.根据权利要求1所述的基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法，其特征在6.根据权利要求5所述的基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法，其特征在7.根据权利要求1所述的基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法，其特征在8.根据权利要求7所述的基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法，其特征在9.根据权利要求1所述的基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法，其特征在34[0003]微电阻率扫描成像测井是一种反映贴井壁电阻率变化的响应，纵向分辨率高资料进行储层特征描述更为直观可靠的优势。但是目前砂砾岩成像测井多以定性应用为筛选和/或特征组合扩展获得对岩性敏感的测井曲线数据，再给对岩性响应敏感的测井曲线数据进行打标签标定组成样本数据库同时将全区未打标签的测井曲线数据组成待测数5终得到的岩心饱和度预测模型可以支持后续岩心饱和度的我们发明了一种新的基于成像砾石含量的机器学习岩相6[0029]图1为本发明的基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法的一种实施流程[0030]图2为本发明的基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法的一种具体实施7机器学习岩相自动识别方法的一种具体实施例的[0045]步骤1，对有成像测井的取心井开展岩心观察，尽量详细描述各类岩性及砾径大横向探测深度，选择对不同岩相分辨能力高的曲线作为敏感曲线，本例中确定5条敏感曲8机器学习岩相自动识别方法的一种具体实施例的[0053]步骤1，对有成像测井的取心井开展岩心观察，尽量详细描述各类岩性及砾径大横向探测深度，选择对不同岩相分辨能力高的曲线作为敏感曲线，本例中确定4条敏感曲9

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