基于支持向量机对夹层定量识别研究

• 作者: 徐守余 杨茜 洪伟俊
• 来源期刊: 甘肃科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 喇嘛甸油田 支持向量机 夹层 定量识别 评价模型
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: TE122
• 字数: 4766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2019.04.002

摘要

夹层描述与预测为高含水油田剩余油研究的重要技术手段之一.经过数十年的开发,中国东部老油田基本已全面进入高含水、高采出阶段,但实践表明由于夹层分割的作用,仍存在可观的剩余油相对富集区.支持向量机是建立在统计学理论基础上的一种小样本统计学习理论,能够处理模式识别(分类问题、判别分析)及回归问题等诸多问题.以喇嘛甸油田南中西二区SⅢ4-7小层为研究对象,在夹层成因的基础上,结合测井资料对夹层类型进行识别,选取识别参数及识别标准建立样本集,从而建立支持向量机评价模型.利用评价模型对SⅢ4-7小层的夹层进行定量识别研究,并与实际结果对比,最后对模型进一步优化.