支持向量机方法在储层预测中的应用

• 作者: 乐友喜 袁全社
• 来源期刊: 石油物探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 波形 非线性模式识别 非线性函数估计 储层参数预测 油气预测
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 储层预测及评价
• 页码范围: 388-392
• 页数: 5页
• 分类号: P631.4
• 字数: 2662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1441.2005.04.019

摘要

传统储层预测学习方法大都基于经验风险最小化准则,预测效果不理想.而基于结构化风险最小化准则的支持向量机方法,通过对推广误差(风险)上界的最小化达到最大的泛化能力和全局最优,具有可靠的预测能力.对支持向量机法的方法原理,即非线性模式识别法和非线性函数估计法进行了讨论,并采用不同的样本数,将其与神经网络法作对比,结果表明,2种方法的训练结果精度都较高,但对sinc函数的估计结果,支持向量机法更可靠.在胜利油田某区块应用了向量机法,以地震波波形作为输入向量进行了砂体孔隙度和含油性预测,预测结果与已知结果吻合较好.