火山岩岩性的支持向量机识别

朱怡翔石广仁

中国石油勘探开发研究院;

摘要：

提出了用9种火山岩的岩石类型描述火山岩储层岩性的模型,表达岩性对优质储层的控制作用.基于该模型,选取了对火山岩的岩性、组构、成因和孔隙结构反应灵敏的15种岩石物理测井参数,分别采用多元回归分析(MRA)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)3种机器学习算法,尝试火山岩岩性的识别.在三塘湖盆地马朗凹陷牛东油田的实例中,使用了3口井的数据,其中N9-10并和N9-19并的火山岩储层为学习样本,N8-10并的火山岩储层为预测样本.利用N9-10井1361个样本和N9-19井881个样本(每个样本含15种测井参数及岩性),通过这3种机器学习算法分别获得预测火山岩岩性的知识；然后,利用N8-10井961…展开v

关键词：火山岩、岩性划分、储层、岩石物理测井、多元回归分析、人工神经网络、支持向量机

所属期刊栏目：34

分类号：TE112.222(石油、天然气地质与勘探)

资助基金：国家重大基础研究发展计划973项目"高效天然气藏形成分布与凝析、低效气藏经济开发的基础研究"2008CB209100

在线出版日期：2013-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：312-322