本发明涉及一种机器学习框架下考虑空间约束的地震储层预测方法,包括以下步骤:1)构建学习样本;2)将预测区域划分为多个子区域,并为每个子区域指定训练样本权重;3)根据每个子区域对应的加权后的学习样本,采用XGBOOST算法建立并训练机器学习模型;4)采用学习后的机器学习模型分别获取每个子区域的预测结果,即每个子区域的岩性及流体类型。与现有技术相比,本发明具有考虑地质和空间约束、改善预测结果等优点。
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