基于PCA与支持向量回归的储层渗透率预测

• 作者: 潘华贤 程国建 蔡磊
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 渗透率 支持向量回归 测井参数 岩心参数
• 年，卷（期）: 2009,（35）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 223-225,229
• 页数: 4页
• 分类号: TP305
• 字数: 3803字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.35.067

摘要

在测井技术与储层基本特征研究的基础上,对与渗透率相关的测井参数和岩心参数进行了分析,根据传统的储层渗透率预测方法,提出了一种基于主成分分析与支持向量回归的储层渗透率预测方法.应用主成分分析对测井参数和岩心参数进行数据降维,优选出与渗透率最相关的参数,将优选出的测井参数和岩心参数作为支持向量回归模型的输入参数进行渗透率预测.实验结果表明,利用主成分分析算法提取的特征参数与渗透率有较好的相关性,且支持向量回归具有较高的预测精度,显示出主成分分析和支持向量回归在储层渗透率预测中的优势与实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程国建	西安石油大学计算机学院	123	847	14.0	25.0
2	蔡磊	西安石油大学计算机学院	7	115	3.0	7.0
3	潘华贤	西安石油大学计算机学院	5	113	3.0	5.0