基于近似支持向量机的流体识别因子融合

• 作者: 刘松鸣 文晓涛 李天 李文秀 李雷豪 杨吉鑫
• 来源期刊: 地球物理学进展
• 学科: 地球科学
• 关键词: 近似支持向量机 流体识别 地震属性 储层分析
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 应用地球物理学Ⅰ(油气及金属矿产地球物理勘探)
• 页码范围: 139-144
• 页数: 6页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.6038/pg2020BB0517

摘要

通过叠前反演获得的单参数或组合参数都有一定的流体识别能力,但如何将多种流体识别因子有效融合是目前进行流体识别的一个难题.利用人工参与进行流体性质的综合解释是目前流体识别因子融合的主要途径,但这种方法人为干扰较大,不确定性强.鉴于此,本文提出了一种基于近似支持向量机的流体识别方法.该方法首先以实际工区测井资料为依据,优选出对工区内储层所合流体特征敏感的流体识别因子作为输入参数,然后通过近似支持向量机进行流体性质的判别,实例证明该方法的识别结果客观准确,是一种可靠的流体识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文晓涛		59	576	13.0	22.0
2	杨吉鑫		6	4	1.0	2.0
3	李天		6	0	0.0	0.0
4	李雷豪		9	5	1.0	2.0
5	刘松鸣		5	0	0.0	0.0
6	李文秀		1	0	0.0	0.0