【摘 要】
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本文采用基于支持向量机(SVM)的特征选择方法进行地震属性优选,根据油井的产油气情况将油井分为高产井和低产井,利用SVM对这些样本进行训练,然后根据每个属性对应的权值进行
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本文采用基于支持向量机(SVM)的特征选择方法进行地震属性优选,根据油井的产油气情况将油井分为高产井和低产井,利用SVM对这些样本进行训练,然后根据每个属性对应的权值进行筛选,便可以选取对油气敏感的属性,进而更好地预测储层。具体过程为:①提取一定量的地震属性;②根据已知井的信息,获得训练样本,训练线性SVM;③计算各个特征的权值;④选取较大权值绝对值对应的多个属性;⑤将支持向量回归机(SVR)应用于优选出的属性,获得储层预测的结果。实际资料应用结果表明,文中方法不仅能筛选出有效的地震属性,还能够有效地预测储层。
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