【摘 要】
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储层识别是油气勘探开发中所面临的关键问题和难点之一。针对传统储层识别方法预测精度较低这一问题,提出了基于主成份分析和支持向量机的PCA-SVM储层识别模型,较好地解决了
【机 构】
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油气藏地质及开发工程国家重点实验室成都理工大学,成都理工大学能源学院
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储层识别是油气勘探开发中所面临的关键问题和难点之一。针对传统储层识别方法预测精度较低这一问题,提出了基于主成份分析和支持向量机的PCA-SVM储层识别模型,较好地解决了传统学习方法在非线性预测中的小样本、过学习、局部极小点等问题,同时消除了出入变量之间的多重相关性,减少了输入变量的个数,提高了预测精度和收敛速度。通过对长庆中部气田马五1段储层的实例应用,PCA-SVM模型的预测精度达到100%,优于SVM模型(93.6%)和Fisher判别模型(96.3%)。这表明PCA-SVM模型具有更高的预测精度,为
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