应用支持向量机方法预测储层敏感性

• 作者: 于代国 张作清 张振城 韩克宁
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 测井解释 储层敏感性 储层预测 粘土矿物 支持向量机 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 方法研究
• 页码范围: 308-310
• 页数: 3页
• 分类号: TE122.23|O183.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1338.2005.04.009

摘要

介绍了支持向量机的基本理论;通过单相关分析找出影响储层敏感性的主要因素,应用测井资料提取这些敏感性参数,使用支持向量机算法,以影响敏感性的主要因素作为支持向量机网络的输入层,预测储层的敏感性.分别使用支持向量机和BP神经网络2种方法对×油田的测井资料进行了处理、分析.对比结果表明,用支持向量机得到的速敏、水敏、盐敏的预测结果具有更高的预测精度.这说明支持向量机预测储层敏感性是一种切实可行的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张振城	石油大学地球资源与信息学院	7	70	5.0	7.0
2	于代国	石油大学地球资源与信息学院	2	68	2.0	2.0