一种基于录井资料机器学习的岩浆岩风化壳结构划分方法

本发明涉及一种基于录井资料机器学习的岩浆岩风化壳结构划分方法，其首先收集目标区域的元素录井数据和电缆测井数据生成原始数据集；通过特征筛选算法提取岩性敏感元素并标准化；将标准化元素数据集输入无监督聚类模型进行岩性初分类，再基于电缆测井数据通过监督分类模型校正岩性标签；将元素录井数据转换为氧化物数据，计算风化指数数据集，按岩性标签分组清洗异常值；基于氧化物含量数据集，通过无监督聚类模型进行多级多带划分；基于电缆测井数据，通过监督分类模型对分带结果交叉验证选择最优参数。本方法实现了岩浆岩风化壳结构的自动化、高精度分层级划分，显著提升复杂岩性区域油气藏勘探效率与可靠性。