基于粒子群优化相关向量机的岩层可钻性预测

• 作者: 韩丽丽
• 来源期刊: 探矿工程-岩土钻掘工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 粒子群算法 支持向量机算法 岩层可钻性
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: P634.1
• 字数: 2835字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种基于粒子群优化相关向量机（ PSO－RVM）的岩层可钻性预测方法。该方法选取岩层埋深H、声波时差AC、电阻率ρd、岩层密度ρ和泥质含量Vsh等5个参数作为评价岩层可钻性的基本参数。以某油田Du4钻井为例，采用PSO－RVM方法、多元回归方法和RVM方法对岩层可钻性进行评价。计算结果表明，PSO－RVM模型的预测结果与实测数据非常接近，其预测精度明显高于多元回归方法和RVM方法，说明本文提出的方法具有一定的优越性和较高的精度，可以较好地应用于钻井工程中岩层可钻性预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩丽丽	中国地质科学院勘探技术研究所	13	33	4.0	5.0