原文服务方: 测井技术       
摘要:
提出了使用支持向量机分类技术在复杂储层中由常规测井、气测录井信息综合识别油气层类型的方法、步骤,重点阐述了输入特征选择、学习算法参数设置和在新疆油气田实际应用效果,并与人工神经网络、神经-模糊、最近邻分类器等3种机器学习模型识别检验结果进行了对比,检验结果表明由支持向量机所建立的油气水识别模型获得了最高的识别检验性能,其次是IncNN、FSM,而kNN相对最低,展示了支持向量机方法在复杂油气藏油气层类型识别应用中的高效性.
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文献信息
篇名 一种用于测井油气层综合识别的支持向量机方法
来源期刊 测井技术 学科
关键词 油气层识别 测井 录井 支持向量机 分类
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目 方法研究
研究方向 页码范围 511-514
页数 4页 分类号 O231|P631
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1338.2005.06.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 施泽进 59 633 15.0 23.0
2 孙中春 18 290 9.0 16.0
3 杨斌 95 523 13.0 19.0
5 匡立春 36 1242 19.0 35.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
油气层识别
测井
录井
支持向量机
分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测井技术
双月刊
1004-1338
61-1223/TE
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
3350
总下载数(次)
0
总被引数(次)
25925
论文1v1指导