测井技术
測井技術
측정기술
WELL LOGGING TECHNOLOGY
2015年
2期
171-174
,共4页
陈钢花%王军%程探探%隋淑玲%黄丽娜
陳鋼花%王軍%程探探%隋淑玲%黃麗娜
진강화%왕군%정탐탐%수숙령%황려나
岩性识别%砂砾岩%支持向量机%粒子群算法
巖性識彆%砂礫巖%支持嚮量機%粒子群算法
암성식별%사력암%지지향량궤%입자군산법
lithology identification%glutenite%support vector machine (SVM)%particle swarm optimization(PSO)
针对砂砾岩地层岩性变化大、非均质性强、常规测井曲线影响因素多、砂砾岩地层地质特征与测井曲线呈现非线性关系等特点,采用支持向量机方法(SVM)对地层岩性进行划分.选用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,得到岩性识别模型;根据模型对研究区的30多口井的岩性进行划分,取得良好的地质应用效果.
針對砂礫巖地層巖性變化大、非均質性彊、常規測井麯線影響因素多、砂礫巖地層地質特徵與測井麯線呈現非線性關繫等特點,採用支持嚮量機方法(SVM)對地層巖性進行劃分.選用粒子群算法對支持嚮量機參數進行優化,得到巖性識彆模型;根據模型對研究區的30多口井的巖性進行劃分,取得良好的地質應用效果.
침대사력암지층암성변화대、비균질성강、상규측정곡선영향인소다、사력암지층지질특정여측정곡선정현비선성관계등특점,채용지지향량궤방법(SVM)대지층암성진행화분.선용입자군산법대지지향량궤삼수진행우화,득도암성식별모형;근거모형대연구구적30다구정적암성진행화분,취득량호적지질응용효과.
