新场气田须二气藏单井气水层识别模型研究

• 作者: 匡建超 庞河清 廖开贵 王众 蔡左花
• 来源期刊: 西南石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 核主成分分析 支持向量机 气水层识别 新场须二气藏
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 71-78
• 页数: 8页
• 分类号: TE122
• 字数: 4817字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2013.08.30.01

摘要

川西新场气田须二气藏为典型的低渗致密碎屑岩气藏，由于地质条件复杂，储层非均质性严重，气水分布十分复杂，束缚水含量较高，气层、气水同层电阻率界限模糊不清，测井解释往往造成很大误判。针对这一难点，应用基于粒子群算法（PSO）的核主成分分析与支持向量机（KPCA-SVM）模型进行气水层识别。模型先通过核主成分分析（KPCA）进行非线性属性变量提取，再将提取的属性变量作为支持向量机（SVM）的输入变量，在识别过程中利用粒子群算法（PSO）寻优，最终实现气水层识别。将模型应用于新场气田须二气藏气水层识别，识别结果符合研究区的实际情况。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	匡建超	成都理工大学能源学院	94	581	13.0	18.0
5	王众	成都理工大学能源学院	36	200	9.0	12.0
9	廖开贵	中国石化西南油气分公司勘探开发研究院	10	86	6.0	9.0
10	庞河清		6	32	4.0	5.0
11	蔡左花	中国石化西南油气分公司勘探开发研究院	5	61	3.0	5.0