基于可优化支持向量机的岩相识别模型-以X油田A区为例  

Lithographic Identification Model Based on Optimizable Support Vector Machine--Taking the A Region of X Oilfield as an Example

作　　者：王鹏[1] 安继刚[1] 刘鹏虎[1] WANG Peng;AN Ji-gang;LIU Peng-hu

机构地区：[1]延长油田股份有限公司富县采油厂,陕西延安716000

出　　处：《内蒙古石油化工》2024年第5期106-109,共4页Inner Mongolia Petrochemical Industry

摘　　要：X油田A井区长62主要发育泥岩,细砂岩,有效储层主要为细砂岩,如何准确高效精细地识别岩相是油田生产试油选层亟待解决的问题。传统的经验值法对于研究区砂体的识别效果一般,准确度不高。基于此提出一种砂体识别的新方法,利用前人研究成果结合研究区实际地质情况选取特征向量作为支持向量机的输入层进行岩相的预测,并对支持向量机模型进行优化,该方法克服了传统方法经验值划分对于大样本数量需求,特征参数维度高,分类样本非线性识别准确性差等缺点。从而高效,快捷地完成砂层预测与识别,有效地解决了研究区砂体识别问题,对于生产试油研究具有一定的实际意义。

关 键 词：支持向量机 岩相划分 测井解释 

分 类 号：P586[天文地球—岩石学]