摘要：AVO技术是储层含油气性分析的重要工具,可以定性地描述油气藏。常规储层的AVO分类主要依靠人为判别,致使判别结果不准且工作量大。本文从四类AVO曲线中提取特征参数作为训练集,把近似支持向量机方法引入AVO类型判别;再以四类含气砂岩AVO曲线形态为依据,把叠前地震资料的曲线形态特征作为输入参数,获得工区内储层的AVO类型。将该方法应用于南海碎屑岩气田的AVO类型自动识别,取得了较准确的结果,为储层的AVO类型判别提供了可靠、高效、便捷的工具。

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.

摘要：文本分类能够很好地帮助用户整理、获取信息,在提高信息检索的速度和准确率方面显得意义重大,具有很重要的研究价值。针对以往的近似支持向量机没有考虑不均衡数据的情况,提出了通过对每个训练错误赋予一个权值来改进近似支持向量机,并给出了一种简单的参数估计方法。实验结果表明,基于加权近似支持向量机的分类算法在处理不均衡数据时,样本数少的类别分类精度得到提高,性能表现良好。