基于支持向量机的测井物性评价--以巴西深海盐下湖相碳酸盐岩储层为例

沈禄银; 段太忠; 潘仁芳; 廉培庆; 张文彪; 金吉能

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基于支持向量机的测井物性评价--以巴西深海盐下湖相碳酸盐岩储层为例

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针对巴西盐下湖相碳酸盐岩储层物性非均质性强、岩性对储层物性控制弱的难题,采用小样本统计学习性能较强的支持向量机(support vector machine,SVM)解决储层物性评价问题。SVM不仅可以从复杂的测井信息中挖掘出储层物性信息,还可以从测井曲线中挖掘出岩性信息,解决因样本少而难以分岩性进行物性评价的问题。以实测孔隙度作为训练数据的标签,并以其对应深度的测井曲线作为训练数据,挑选出多条对储层物性敏感的特征曲线,采用SVM方法实现井点孔隙度和渗透率的准确预测。评价结果表明,与BP神经网络方法对比,SVM方法预测效果更佳,更适合样本点较少、处理复杂的非线性问题。

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来源
《中国科技论文》 |2022年第5期|516-524|共9页
作者
沈禄银; 段太忠; 潘仁芳; 廉培庆; 张文彪; 金吉能;
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作者单位

油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学);

中国石化石油勘探开发研究院;

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正文语种 chi
中图分类 P313.1;
关键词
网格搜索; 遗传算法; 粒子群优化算法; 孔隙度; 渗透率; 支持向量机;

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