基于近似支持向量机的流体识别因子融合

作     者：李文秀 文晓涛 李天 刘松鸣 李雷豪 杨吉鑫 LI Wen-xiu;WEN Xiao-tao;LI Tian;LIU Song-ming;LI Lei-hao;YANG Ji-xin

作者机构：成都理工大学地球物理学院成都610059 成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室成都610059 云南建投第一勘察设计有限公司昆明650031 

基　　金：国家自然科学基金项目“深层碳酸盐岩储层流体地震预测理论与方法”(U1562111)和“基于频变信息的流体识别及流体可动性预测”(41774142)联合资助 

出 版 物：《地球物理学进展》 (Progress in Geophysics)

年 卷 期：2020年第35卷第1期

页      码：139-144页

摘      要：通过叠前反演获得的单参数或组合参数都有一定的流体识别能力,但如何将多种流体识别因子有效融合是目前进行流体识别的一个难题.利用人工参与进行流体性质的综合解释是目前流体识别因子融合的主要途径,但这种方法人为干扰较大,不确定性强.鉴于此,本文提出了一种基于近似支持向量机的流体识别方法.该方法首先以实际工区测井资料为依据,优选出对工区内储层所含流体特征敏感的流体识别因子作为输入参数,然后通过近似支持向量机进行流体性质的判别,实例证明该方法的识别结果客观准确,是一种可靠的流体识别方法.

主 题 词：近似支持向量机 流体识别 地震属性 储层分析 

学科分类：081801[081801] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 

核心收录：

D　O　I：10.6038/pg2020BB0517

馆 藏 号：203896422...