支持向量機在大慶齊家凹陷測井解釋中的應(yīng)用

在大慶齊家-古龍凹陷葡西地區(qū)的含油層系中,薄差油層、低阻油層、高阻水層并存,儲層的巖性、孔隙結(jié)構(gòu)復雜多變,開發(fā)井的解釋符合率較低,遠不能滿足油田高效開發(fā)的要求.為了提高測井解釋精度,之前已經(jīng)采用許多學習算法(如Bayes方法)對該地區(qū)的油水層進行劃分,但都未能達到理想的效果.為此,以大慶齊家凹陷某口井的測井資料為例,探討了支持向量機方法在油氣識別中的應(yīng)用.支持向量機方法基于統(tǒng)計學習理論,具有全局優(yōu)化、泛化能力強等優(yōu)點,適合對不同模式進行分類,在建立分類模型時僅依賴原始測井數(shù)據(jù),無需完全依賴地區(qū)經(jīng)驗公式或經(jīng)驗數(shù)據(jù),因此減小了由經(jīng)驗帶來的誤差.利用一口井的測井資料,提取了51層樣本作為測試參數(shù),分為兩組:一組取27層為訓練樣本,24層為測試樣本;另一組取20層為訓練樣本,31層為測試樣本.分別采用支持向量機方法和Bayes方法進行了油氣預測,在兩種訓練樣本條件下,支持向量機方法的預測精度分別達到了100%和93.5484%,而Bayes方法的預測精度分別為77.7778%和77.4193%,這表明利用支持向量機方法對未知油氣層的屬性進行正確識別是可行的.

作 者： 劉得軍 冉群英 王斌 Liu Dejun Ran Qunying Wang Bin   作者單位： 劉得軍,Liu Dejun(大慶石油學院,黑龍江大慶,163318;中國石油大學機電工程學院,北京,102249)

冉群英,Ran Qunying(大慶石油學院,黑龍江大慶,163318)

王斌,Wang Bin(中國石油集團大慶石油管理局鉆井技術(shù)服務(wù)公司,黑龍江大慶,163358) 

刊 名： 石油物探  ISTIC PKU 英文刊名： GEOPHYSICAL PROSPECTING FOR PETROLEUM  年，卷(期)： 2007 46(2)  分類號： P631.1  關(guān)鍵詞： 統(tǒng)計學習理論   支持向量機   油氣層分類   油氣屬性   模式識別  

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