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支持向量机在水淹层测井识别中的应用
支持向量机在水淹层测井识别中的应用
作者:
刘地渊
徐卫东
程鹏飞
赵军
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
水淹层
测井识别
数学模型
模式识别
支持向量机
摘要:
支持向量机(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法.笔者尝试将Vapnik提出的支持向量机算法用于水淹层测井识别.总结了P油田水淹层的声波时差、自然电位、深感应电阻率、中感应电阻率及密度测井曲线与水淹程度的对应关系,建立了基于支持向量分类机的识别模型,并将上述参数作为训练样本的输入,油气特征作为训练样本的输出,对支持向量机进行训练.对于P油田水淹层的实际预测结果表明:支持向量机可以成为一种用于水淹层识别的有效工具.
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油气层识别
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文献信息
篇名
支持向量机在水淹层测井识别中的应用
来源期刊
物探与化探
学科
地球科学
关键词
水淹层
测井识别
数学模型
模式识别
支持向量机
年,卷(期)
2008,(6)
所属期刊栏目
方法技术研究
研究方向
页码范围
652-655
页数
4页
分类号
P631.7
字数
3099字
语种
中文
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主办单位:
中国国土资源航空物探遥感中心
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-8918
CN:
11-1906/P
开本:
大16开
出版地:
北京学院路29号遥感中心
邮发代号:
2-334
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
3832
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3
总被引数(次)
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