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图3 测井相-岩相图版 。 （a）非洞穴数据点的测井相-岩相图版；（b）洞穴数据点的测井相-岩相图版
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图4 应用测井相预测模型预测S75井的测井相 ， 通过FMI图像验证预测结果
该研究的底层逻辑是用地质信息约束多属性的地球物理响应 ， 并通过机器学习算法对多参数的地球物理数据进行数据挖掘 ， 以实现利用地球物理数据自动预测地质信息的效果 。 目前项目组也正在探索一条地质-地球物理-数据分析相结合的综合解决方案 。
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研究成果发表于MPG 。 （Zheng W, Tian F, Di Q, Xin W, Cheng F and ShanX. Electrofacies classification of deeply buried carbonate strata using machinelearning methods: A case study on ordovician paleokarst reservoirs in TarimBasin[J]. Marine and Petroleum Geology, 2020: 104720.DOI:10.1016/j.marpetgeo.2020.104720）
校对：覃华清

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