支持向量机在水淹层测井识别中的应用

支持向量机在水淹层测井识别中的应用

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赵军, 程鹏飞, 刘地渊, 徐卫东. 支持向量机在水淹层测井识别中的应用[J]. 物探与化探, 2008, (6): 652-655.

引用本文:

赵军, 程鹏飞, 刘地渊, 徐卫东. 支持向量机在水淹层测井识别中的应用[J]. 物探与化探, 2008, (6): 652-655.

THE APPLICATION OF THE SUPPORT VECTOR MACHINE TO THE RECOGNITION OF FLOODING FORMATION[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2008, (6): 652-655.

Citation:

THE APPLICATION OF THE SUPPORT VECTOR MACHINE TO THE RECOGNITION OF FLOODING FORMATION[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2008, (6): 652-655.

支持向量机在水淹层测井识别中的应用

西南石油大学,资源与环境学院,四川,成都,610500

西南石油大学,资源与环境学院,四川,成都,610500

中国石化,中原油田分公司,采油厂,河南,濮阳,457000

中国石化,中原油田分公司,采油厂,河南,濮阳,457000

详细信息

中图分类号: P631.7

刊出日期: 2008-12-24

THE APPLICATION OF THE SUPPORT VECTOR MACHINE TO THE RECOGNITION OF FLOODING FORMATION

Publish Date: 24 December 2008

摘要: 支持向量机(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法.笔者尝试将Vapnik提出的支持向量机算法用于水淹层测井识别.总结了P油田水淹层的声波时差、自然电位、深感应电阻率、中感应电阻率及密度测井曲线与水淹程度的对应关系,建立了基于支持向量分类机的识别模型,并将上述参数作为训练样本的输入,油气特征作为训练样本的输出,对支持向量机进行训练.对于P油田水淹层的实际预测结果表明:支持向量机可以成为一种用于水淹层识别的有效工具.
- 水淹层 /
- 测井识别 /
- 数学模型 /
- 模式识别 /
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