基于大語言模型的致密砂巖儲層測井含水飽和度預測

摘要： 致密砂巖儲層測井含水飽和度預測是油氣藏儲層評價和產(chǎn)量預測的關鍵步驟，應用機器學習模型預測含水飽和度在一定程度上緩解了常規(guī)方法預測誤差大的問題。但是現(xiàn)有的機器學習方法通常使用有限的測井數(shù)據(jù)從頭開始訓練模型，導致模型能力受限，進而阻礙了它的泛化能力。為此，基于大語言模型（LLMs）出色的泛化性能及豐富的知識信息，引入LLMs進行儲層測井含水飽和度預測，提出了一種基于真實關系及表格T... （共11頁）