【摘 要】
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地球物理测井数据通常来自数值模拟、岩石物理实验、仪器测试、生产实践、测井数据采集、地层综合评价等,但来源不同的数据之间缺乏共享,难以实时获取和应用。为了实现源于测
【机 构】
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西安石油大学地球科学与工程学院,中国石油大学（北京）经济管理学院,中国石油大学（克拉玛依）石油工程学院,中国石油集团测井有限公司
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目(2019kw-056),油气藏地质与开放工程国家重点实验室(成都理工大学)基金项目(PLC20180102)
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地球物理测井数据通常来自数值模拟、岩石物理实验、仪器测试、生产实践、测井数据采集、地层综合评价等,但来源不同的数据之间缺乏共享,难以实时获取和应用。为了实现源于测井研究不同领域的各类海量数据互联互通,高效、优质、低成本地解决现场测井技术问题,指导测井仪器设计、测井资料处理与实时评价,以测井大数据和机器学习技术为基础,采用针对不同模型条件下的快速优化算法,建立一个弥补时空差异、知识差异、能实时高效模拟的智能测井系统,通过实例分析了这种智能一体化测井系统的优势和发展趋势。
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