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细粒沉积岩岩相的空间展布特征是页岩油勘探的关键研究内容。由于高成本且稀缺的取心井限制了岩相的分析,测井预测岩相的工作变得尤为重要。以松辽盆地青山口组一段（青一段）为例,建立了“岩性+矿物+TOC+沉积构造”的岩相划分方案,确定了7类岩相。结合6条常规测井曲线形成了X8井的岩相—测井数据库。综合使用机器学习中的随机森林（RF）、XG Boost和支持向量机（SVM） 3种模型评价岩相的预测效果,并确定SVM是最优分类模型,使用BSMOTE处理岩相样本的分类不平衡问题并将处理后的数据输入到SVM模型,建立了BSMOTE-SVM的岩相预测的组合模型。BSMOTE-SVM的预测效果最佳,准确率（M1）、精确率（M2）、召回率（M3）和F1依次分别为86.49%、86.60%、86.49%和86.31%。该组合模型可快速且精准的预测多井的岩相,并确定了松辽盆地长岭凹陷青一段的岩相分布,为下一步页岩油有利富集区的优选提供一定指导依据。
