文件名称：基于阵列感应测井的支持向量机流体识别方法 (2011年)
文件大小：494KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-12 23:54:05
自然科学 论文
基于研究区块的高分辨率阵列感应测井(HDIL)资料，首先分析了利用交会图法进行流体识别的效果，指出了该常规解释方法的局限性。在此基础上，将基于遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)引入到测井解释当中，结合阵列感应测井和常规测井资料，建立了流体识别的非线性模型。利用该模型对45个训练样本进行回判，准确率为100％，对21个预测样本进行预测的准确率为90．48％，相对于常规解释方法，该流体识别方法具有更高的准确率。