基于支持向量机对夹层定量识别研究

洪伟俊; 徐守余; 杨茜

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基于支持向量机对夹层定量识别研究

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夹层描述与预测为高含水油田剩余油研究的重要技术手段之一.经过数十年的开发,中国东部老油田基本已全面进入高含水、高采出阶段,但实践表明由于夹层分割的作用,仍存在可观的剩余油相对富集区.支持向量机是建立在统计学理论基础上的一种小样本统计学习理论,能够处理模式识别(分类问题、判别分析)及回归问题等诸多问题.以喇嘛甸油田南中西二区SⅢ4-7小层为研究对象,在夹层成因的基础上,结合测井资料对夹层类型进行识别,选取识别参数及识别标准建立样本集,从而建立支持向量机评价模型.利用评价模型对SⅢ4-7小层的夹层进行定量识别研究,并与实际结果对比,最后对模型进一步优化.

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来源
《甘肃科学学报》 |2019年第4期|7-13|共7页
作者
洪伟俊; 徐守余; 杨茜;
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作者单位

中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;

山东青岛 266580;

中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;

山东青岛 266580;

海洋国家实验室海洋矿场资源评价与探测技术功能实验室;

山东青岛 266071;

中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;

山东青岛 266580;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TE122;
关键词
喇嘛甸油田; 支持向量机; 夹层; 定量识别; 评价模型;

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