物探与化探
物探與化探
물탐여화탐
GEOPHYSICAL AND GEOCHEMICAL EXPLORATION
2008年
6期
652-655
,共4页
赵军%程鹏飞%刘地渊%徐卫东
趙軍%程鵬飛%劉地淵%徐衛東
조군%정붕비%류지연%서위동
水淹层%测井识别%数学模型%模式识别%支持向量机
水淹層%測井識彆%數學模型%模式識彆%支持嚮量機
수엄층%측정식별%수학모형%모식식별%지지향량궤
支持向量机(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法.笔者尝试将Vapnik提出的支持向量机算法用于水淹层测井识别.总结了P油田水淹层的声波时差、自然电位、深感应电阻率、中感应电阻率及密度测井曲线与水淹程度的对应关系,建立了基于支持向量分类机的识别模型,并将上述参数作为训练样本的输入,油气特征作为训练样本的输出,对支持向量机进行训练.对于P油田水淹层的实际预测结果表明:支持向量机可以成为一种用于水淹层识别的有效工具.
支持嚮量機(SVM)算法是特彆適閤于用有限已知樣本訓練建模,進而預報未知樣本屬性的模式識彆新算法.筆者嘗試將Vapnik提齣的支持嚮量機算法用于水淹層測井識彆.總結瞭P油田水淹層的聲波時差、自然電位、深感應電阻率、中感應電阻率及密度測井麯線與水淹程度的對應關繫,建立瞭基于支持嚮量分類機的識彆模型,併將上述參數作為訓練樣本的輸入,油氣特徵作為訓練樣本的輸齣,對支持嚮量機進行訓練.對于P油田水淹層的實際預測結果錶明:支持嚮量機可以成為一種用于水淹層識彆的有效工具.
지지향량궤(SVM)산법시특별괄합우용유한이지양본훈련건모,진이예보미지양본속성적모식식별신산법.필자상시장Vapnik제출적지지향량궤산법용우수엄층측정식별.총결료P유전수엄층적성파시차、자연전위、심감응전조솔、중감응전조솔급밀도측정곡선여수엄정도적대응관계,건립료기우지지향량분류궤적식별모형,병장상술삼수작위훈련양본적수입,유기특정작위훈련양본적수출,대지지향량궤진행훈련.대우P유전수엄층적실제예측결과표명:지지향량궤가이성위일충용우수엄층식별적유효공구.
