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摘要
细粒沉积岩岩性识别是页岩、三角洲、碳酸盐岩等油藏地质研究的关键,不
同类别的岩性其储存油气的差异性极大。因此对细粒沉积岩岩性识别意义重大。
本文以珠江口盆地恩平凹陷韩江组、珠江组(地下埋深约2000m)细粒型沉积岩
为研究目标,工区近30口井测录井资料为基础,结合地质研究的岩性分类方案,
提出了细粒沉积岩的7种岩性分类。以此为基础,经过大量文献调研工作后,本
文提出一种Transformer特征参量提取与集成学习(Stacking)优化极端梯度提升树
(XGBoost)的人工智
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