【摘 要】
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川西新场气田须二气藏为典型的低渗致密碎屑岩气藏，由于地质条件复杂，储层非均质性严重，气水分布十分复杂，束缚水含量较高，气层、气水同层电阻率界限模糊不清，测井解释往往造成很大
【机 构】
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中国石化西南油气分公司博士后科研工作站,成都理工大学能源学院,成都理工大学管理科学学院,中国石化西南油气分公司勘探开发研究院
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川西新场气田须二气藏为典型的低渗致密碎屑岩气藏，由于地质条件复杂，储层非均质性严重，气水分布十分复杂，束缚水含量较高，气层、气水同层电阻率界限模糊不清，测井解释往往造成很大误判。针对这一难点，应用基于粒子群算法（PSO）的核主成分分析与支持向量机（KPCA-SVM）模型进行气水层识别。模型先通过核主成分分析（KPCA）进行非线性属性变量提取，再将提取的属性变量作为支持向量机（SVM）的输入变量，在识别过程中利用粒子群算法（PSO）寻优，最终实现气水层识别。将模型应用于新场气田须二气藏气水层识别，识别结果符
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