【摘 要】
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对广泛存在于各类岩层中的裂缝带进行精细刻画与综合预测是裂缝型油气藏勘探的关键。为了避免多解性问题,学者们通常采用多属性对其进行综合预测,但如何有效地利用众多地震属
【机 构】
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成都理工大学地球物理学院,油气藏地质及开发工程国家重点实验室·,成都理工大学,中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于频变信息的流体识别及流体可动性预测”（编号：41774142）;国家科技重大专项“复杂断块油田提高采收率技术”（编号：2016ZX05011-002）联合资助
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对广泛存在于各类岩层中的裂缝带进行精细刻画与综合预测是裂缝型油气藏勘探的关键。为了避免多解性问题,学者们通常采用多属性对其进行综合预测,但如何有效地利用众多地震属性与裂缝带发育程度之间的非线性关系对裂缝带发育状况进行准确分类仍是一大难题。将近似支持向量机算法引入裂缝带的分类识别中,建立了3种刻画储层裂缝带的地震属性与井中裂缝发育信息之间的非线性模型,得出了反映裂缝带特征的最佳判别规则,利用该规则对多个属性进行综合判别,克服了单属性的多解性,提高了储层裂缝带的分类精度。实例应用表明,该算法削弱了依靠单一因素
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