基于支持向量机的储层参数反演

英文篇名：Inversion of Reservoir Parameters Based on the Support Vector Machine
中文刊名：广东石油化工学院学报
英文刊名：Journal of Guangdong University of Petrochemical Technology
作者：朱永才 ; 薛坤林
英文作者：ZHU Yong-cai ; XUE Kun-lin(Postgraduate School ; Southwest Petroleum University ; Chengdu 610500 ; China)
中文关键词：支持向量机 ; 测井曲线 ; 孔隙度 ; 砂泥岩百分比 ; 含油饱和度
英文关键词：SVM(Support Vector Machine) ; log curve ; porosity ; the sand-mudstone percentage ; oil saturation
出版日期：2012-02-15
机构：西南石油大学研究生院;
年：2012
期：01
出版单位：广东石油化工学院学报

摘要

支持向量机是基于统计学理论的一种新的数学方法,近几年得到了快速的发展,国内外已将其应用到各个领域。该文应用支持向量回归机的方法,用测井数据、地震属性数据对储集层的储层参数进行了预测,得到了精度较高的储层参数;并通过对实验结果的分析,说明了这种方法的优势。
SVM,a new mathematical method based on statistical learning theory,has been developed rapidly in recent years and applied to various fields in both domestic and abroad.In this paper,logging data,seismic data and support vector regression method are used to predict reservoir parameter and get good prediction accuracy.The experimental results have proved the advantages of this method.

引文

[1]陆基孟.地震勘探原理[M].东营:石油大学出版社,2005.
    [2]王群.地球物理测井概论[M].北京:石油工业出版社,2010.
    [3]邓乃扬,田英杰等.数据挖掘中的新方法——支持向量机[M].北京:科学出版社,2004.
    [4]白鹏,张喜斌,张斌,等.支持向量机理论及工程应用事例[M].西安:西安电子科技大学出版社,2008.
    [5]安利平,陈增强,袁著祉.基于粗糙集理论的多属性决策分析[J].控制与决策,2005(3):294-298.
    [6]曹辉.关于地震属性应用的几点认识[J].勘探地球物理进展,2002(5):18-22.
    [7]陈遵德.储层地震属性优化方法[M].北京:石油工业出版社,1998.
    [8]张彦周.基于支持向量机的测井曲线预测储层参数方法[D].西安:西安科技大学理学院,2006.
    [9]刘京礼.鲁棒.最小二乘支持向量机研究与应用[D].沈阳:东北大学信息科学与工程学院,2007.
    [10]乐有喜,袁全社.支持向量机在储层预测中的应用[J].石油物探,2005(5):388-392.
    [11]BROWN R A.Understanding Seismic Attributes[J].Geo-physics,2001,66(1):47-48.