基于模糊粗糙集的机器学习储层参数预测

• 作者: 张繁昌 桑凯恒
• 来源期刊: CT理论与应用研究
• 学科: 地球科学
• 关键词: 机器学习 模糊粗糙集 储层参数预测
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 地球物理CT
• 页码范围: 455-464
• 页数: 10页
• 分类号: O242|P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.15953/j.1004-4140.2018.27.04.05

摘要

因为地震数据的三维空间分布优势,地震属性已经被广泛应用于含油气性预测、储层厚度预测、孔隙度预测等.但也存在地震属性之间信息冗余、属性与储层物性参数关系模糊的问题.针对这两个问题,将模糊粗糙理论和机器学习引入到储层参数预测中来.通过模糊粗糙集理论对地震属性进行约简,去除冗余信息,得到最优化的地震属性组合;将约简后的属性作为机器学习的输入,实现从地震属性到储层物性参数的非线性映射.该方法既保留了地震属性中有效信息,又避免了因输入变量过多而导致的网络模型训练困难.实际数据应用表明,属性约简的机器学习预测结果分辨率更高,并与数据吻合更好.