【摘 要】
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传统储层预测方法大多基于经验风险最小化,预测效果并不理想,而基于结构风险最小化的支持向量机,具有可靠的预测能力。为实现煤层气储层参数的精准评价,提高储层开采效率,提
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51504085),黑龙江省留学归国人员科学基金(LC2017026).
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传统储层预测方法大多基于经验风险最小化,预测效果并不理想,而基于结构风险最小化的支持向量机,具有可靠的预测能力。为实现煤层气储层参数的精准评价,提高储层开采效率,提出在井震联合数据驱动下,利用交叉熵算法确定支持向量机全局最优参数c和g,构建最佳预测模型,预测沁水盆地南部未勘探某区块的孔隙度、渗透率及含气量。实验结果表明,被测数据的误差率保持在1%~5%之间,总体分布稳定,较好地解决了小样本数据的学习问题。该研究为煤层气储层参数的预测提供了参考。
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