基于支持向量机和主成分分析的辫状河储层夹层识别
TE122.2; 以大庆长垣北部的喇嘛甸油田PI2辫状河砂体为例,应用支持向量机(SVM)算法,结合主成分分析(PCA)数据降维,通过4种测井数据开展辫状河储层夹层的自动识别.以4类测井曲线12种特征参数作为输入变量,以夹层类型作为输出变量,建立支持向量机模型,利用高斯径向基核函数及网格搜索确定最优参数(核函数半径g和惩罚因子C).结果表明:基于未降维的测井特征参数的识别准确率为86.17％,经PCA降维的测井特征参数的识别准确率为92.55％,提高了6.38％;钙质夹层识别精度最高,由于岩性相近测井响应差异不明显以及测井参数的局限性,泥质和物性夹层之间出现误判;但基于主成分分析的SVM算法对...
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| Published in | 中国石油大学学报（自然科学版） Vol. 45; no. 4; pp. 22 - 31 |
|---|---|
| Main Authors | , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
中国石油长庆油田勘探开发研究院,陕西西安710018
20.08.2021
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%中国石油勘探开发研究院,北京100083%中国石油集团西部钻探工程有限公司,新疆克拉玛依834000 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1673-5005 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1673-5005.2021.04.003 |
Cover
| Abstract | TE122.2; 以大庆长垣北部的喇嘛甸油田PI2辫状河砂体为例,应用支持向量机(SVM)算法,结合主成分分析(PCA)数据降维,通过4种测井数据开展辫状河储层夹层的自动识别.以4类测井曲线12种特征参数作为输入变量,以夹层类型作为输出变量,建立支持向量机模型,利用高斯径向基核函数及网格搜索确定最优参数(核函数半径g和惩罚因子C).结果表明:基于未降维的测井特征参数的识别准确率为86.17％,经PCA降维的测井特征参数的识别准确率为92.55％,提高了6.38％;钙质夹层识别精度最高,由于岩性相近测井响应差异不明显以及测井参数的局限性,泥质和物性夹层之间出现误判;但基于主成分分析的SVM算法对于夹层的识别具有更高的可靠性,可以满足地质解释的需要. |
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| AbstractList | TE122.2; 以大庆长垣北部的喇嘛甸油田PI2辫状河砂体为例,应用支持向量机(SVM)算法,结合主成分分析(PCA)数据降维,通过4种测井数据开展辫状河储层夹层的自动识别.以4类测井曲线12种特征参数作为输入变量,以夹层类型作为输出变量,建立支持向量机模型,利用高斯径向基核函数及网格搜索确定最优参数(核函数半径g和惩罚因子C).结果表明:基于未降维的测井特征参数的识别准确率为86.17％,经PCA降维的测井特征参数的识别准确率为92.55％,提高了6.38％;钙质夹层识别精度最高,由于岩性相近测井响应差异不明显以及测井参数的局限性,泥质和物性夹层之间出现误判;但基于主成分分析的SVM算法对于夹层的识别具有更高的可靠性,可以满足地质解释的需要. |
| Author | 韩业明 徐守余 陈修 李顺明 何辉 刘健 |
| AuthorAffiliation | 中国石油长庆油田勘探开发研究院,陕西西安710018;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%中国石油勘探开发研究院,北京100083%中国石油集团西部钻探工程有限公司,新疆克拉玛依834000 |
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| Author_FL | LI Shunming HAN Yeming HE Hui CHEN Xiu XU Shouyu LIU Jian |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved. |
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| DBID | 2B. 4A8 92I 93N PSX TCJ |
| DOI | 10.3969/j.issn.1673-5005.2021.04.003 |
| DatabaseName | Wanfang Data Journals - Hong Kong WANFANG Data Centre Wanfang Data Journals 万方数据期刊 - 香港版 China Online Journals (COJ) China Online Journals (COJ) |
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| Discipline | Engineering |
| DocumentTitle_FL | Identification of interlayers in braided river reservoir based on support vector machine and principal component analysis |
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| ISSN | 1673-5005 |
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| Issue | 4 |
| Keywords | 辫状河 支持向量机 主成分分析 夹层识别 喇嘛甸油田 |
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| PublicationCentury | 2000 |
| PublicationDate | 2021-08-20 |
| PublicationDateYYYYMMDD | 2021-08-20 |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 中国石油大学学报（自然科学版） |
| PublicationTitle_FL | Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science) |
| PublicationYear | 2021 |
| Publisher | 中国石油长庆油田勘探开发研究院,陕西西安710018 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%中国石油勘探开发研究院,北京100083%中国石油集团西部钻探工程有限公司,新疆克拉玛依834000 |
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| Title | 基于支持向量机和主成分分析的辫状河储层夹层识别 |
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