基于支持向量机的储层参数反演  

Inversion of Reservoir Parameters Based on the Support Vector Machine

作　　者：朱永才[1] 薛坤林[1] 

机构地区：[1]西南石油大学研究生院,四川成都610500

出　　处：《广东石油化工学院学报》2012年第1期44-46,共3页Journal of Guangdong University of Petrochemical Technology

基　　金：国家高技术研究发展计划(863)项目(2006AA09A102-14);国家科技重大专项课题(2008ZX05024-001)

摘　　要：支持向量机是基于统计学理论的一种新的数学方法,近几年得到了快速的发展,国内外已将其应用到各个领域。该文应用支持向量回归机的方法,用测井数据、地震属性数据对储集层的储层参数进行了预测,得到了精度较高的储层参数;并通过对实验结果的分析,说明了这种方法的优势。SVM, a new mathematical method based on statistical learning theory, has been developed rapidly in recent years and applied to various fields in both domestic and abroad. In this paper, logging data, seismic data and support vector regression method are used to pre- dict reservoir parameter and get good prediction accuracy. The experimental results have proved the advantages of this method.

关 键 词：支持向量机 测井曲线 孔隙度 砂泥岩百分比 含油饱和度 

分 类 号：P631.4[天文地球—地质矿产勘探]