基于主成分分析的油田油水层预测  

作　　者：李莹[1] 杨雪梅[1] 肖泽萌 党彤[1] 黄琳琳[1] 

机构地区：[1]咸阳师范学院数学与信息科学学院

出　　处：《内江科技》2015年第2期62-63,74,共3页

基　　金：陕西省自然科学基础研究计划项目(2014JM1032);陕西省教育厅科学研究计划项目(2013JK1125);咸阳师范学院大学生创新训练科研计划项目(201310722009;1814;2013027)

摘　　要：本文对新疆油田公司的测井数据,利用主成分分析法(PCA)提取参数的有效特征,消除相关性,结合马氏距离判别法,建立了油层水层的预测模型,判断了油层和水层。实验结果表明,PCA+马氏距离方法的预测准确率达92.7%,高于直接用马氏距离及用人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)对原始数据进行判断的准确率。

关 键 词：主成分分析 油水层识别 新疆油田公司 马氏距离 用人工神经网络 预测准确率 提取参数 预测模型 测井数据 协方差矩阵 

分 类 号：P618.13[天文地球—矿床学]