机器学习方法在储层分类中的应用

干磊; 何东博; 郭建林; 孟凡坤

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油气田开发中有效储层和非有效储层的样本点存在混合带时,两类储层的划分是一个难点问题.从统计学上来看,其本质是一个含噪声的小样本二分类问题,可以采用机器学习方法,充分挖掘有试油成果的样本点的数据信息.分别利用线性判别分析、支持向量机、多层感知机神经网络建立储层分类模型,利用10次10折交叉验证法进行模型评估与优选,并利用全部样本点建立了有效的储层分类模型,最后将模型推广应用到样本分布的三种不同情形.结果表明,线性支持向量机模型具有最好的分类效果和很强的泛化能力,对于区分有效储层和非有效储层是有效的,可以在油气田开发中进行推广.

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来源
《数学的实践与认识》 |2019年第13期|138-144|共7页
作者
干磊; 何东博; 郭建林; 孟凡坤;
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作者单位

中国石油勘探开发研究院;

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正文语种 chi
中图分类石油、天然气;
关键词
储层分类; 二分类问题; 机器学习; 线性支持向量机;

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