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一种基于核学习的储集层渗透率预测新方法 总被引:2,自引:1,他引:2
基于核学习的支持向量机,是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。这里提出了核学习技术在储集层非均质特性描述中渗透率参数预测的新用途。在复杂地层中,基于支持向量机的智能和自适应模式识别能力而建立了常规测井多参数信息输入的渗透率预测模型,然后对实际油田储集层渗透率进行了预测。与常规线性回归模型预测结果相对比,所提出的方法更易于使用,很少受不确定因素的影响,并具有较强的信息整合能力以及更高的预测准确性和可信度。 相似文献
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层序的测井、地震响应特征研究 总被引:3,自引:5,他引:3
在层序地层学研究中,关键是层序划分和对比。而层序划分、对比的关键是层序识别。层序的识别包括层序界面(层序的底界面、初始海泛面和最大海泛面)的识别和构成层序的体系域识别。这里,在众多前人研究成果的基础上,详细研究了层序的测井、地震响应特征,即层序界面和体系域在测井曲线上和地震剖面上的特征。其中,层序底界面在测井上表现为突变的钟型、箱型或侧积式曲线的底界;在地震剖面上表现为剥蚀、顶超、上超、下超;而体系域在测井曲线上的响应为:低水位体系域的海底扇以漏斗形中、高幅的前积式,或钟型中、低幅的后积式模式为特征,陆坡扇成钟型、正向齿形,自下而上幅度由中高幅→低幅,即具后积式测井模式,低水位楔的测井曲线表现为旋回性进积模式特征,其特征表现为锯齿状箱型。海侵体系域的测井曲线呈现向上变细、变深序列,并表现为钟型、正向齿形或齿化状,幅度由高幅变化为低幅,包络线具后积式特征。高水位体系域相应的测井曲线呈现中幅箱形或桶形,不同体系域在地震剖面上的响应特征明显不同。 相似文献
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鄂尔多斯盆地石炭纪中央古隆起形成机制 总被引:1,自引:4,他引:1
将鄂尔多斯盆地简化为受南北挤压的等厚各向同性弹性薄板模型进行应力—应变场数值模拟,力图揭示鄂尔多斯地区石炭纪出现的细腰状中央古隆起的形成机制。模拟中Z轴方向应变(εz)正值区对应于盆地内部的隆起区,zε正等值线形态对应于隆起形态;单轴挤压条件下,εz正等值线总会呈现沿应力轴方向延伸的细腰状形态;点作用力产生的zε正等值线范围局限,而线作用力产生的εz正值区分布较广。模拟结果表明鄂尔多斯盆地石炭纪细腰状隆起是在南北边界受挤压条件下,应力—应变在盆地内部传递过程中所必然出现的结果,南北向点作用力比南北向线作用力产生的zε等值线形态更接近于鄂尔多斯盆地中央古隆起形态;点作用力可能代表了石炭纪微板块间的点碰撞或者弧—陆碰撞。 相似文献
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