本发明属于数据识别、记录载体的处理领域，具体涉及了一种基于频谱分解和机器学习的岩溶储层充填分析方法和系统，旨在解决现有的石油勘探技术无法预测横向变化快的储层、无法识别大范围内复杂盆地碳酸盐岩洞穴型储层的发育特征的问题。本发明包括：获取标准化测井曲线数据；通过混合相位子波反褶积和扩散滤波，获得高精度的三维地震振幅数据体；确定能够反映整体地质情况的最优样本数参量进而确定时深转化关系和对储层敏感的特征参数；通过波阻抗解释结论门槛值计算缝洞型储层结构特征与空间分布规律；通过解释结论门槛值进行交会分析获得古岩溶洞穴充填物三维空间形态特征。本发明达到识别大范围内复杂盆地碳酸盐岩岩溶洞穴型储层的发育特征的效果提高了刻画的精度。
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“基于频谱分解和机器学习的岩溶储层充填分析方法和系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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