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摘要
LN油田目前已经进入高含水期，为了寻找潜力层需要对该区域重新进行测
井精细解释。岩性的准确识别是测井精细解释的基础，但老油田由于开发周期过
长，研究区的井数很多，通过少量的取心岩性数据绘制的岩性识别交会图版无法
满足对整个研究区的岩性认识。另外，油田早期注入淡水，后改为污水回注，地
层水与注入水混合使得矿化度变化较大，纵向上未水淹层与水淹层的电阻率没有
明显差异。传统识别水淹层的方法效果有限。因此需要使用更为有效的岩性识别
和水淹层级别划分的方法。
机器学习作为近年来的研究热点，
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