基于支持向量机对夹层定量识别研究

论文摘要

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。

论文目录

• 1 研究区地质特征
• 2 夹层单井识别与类型划分
• 3 基于支持向量机的夹层定量识别研究
•   3．1支持向量机基本原理
•   3．2建立样本集
•   3．3实验应用
•   3．4评价结果和分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 洪伟俊,徐守余,杨茜

关键词: 喇嘛甸油田,支持向量机,夹层,定量识别,评价模型

来源: 甘肃科学学报 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 石油天然气工业

单位: 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,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

基金: 国家科技重大专项(2017ZX05009001)

分类号: TE327

DOI: 10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2019.04.002

页码: 7-13

总页数: 7

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