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辽河盆地东部坳陷储集层由火山多期喷发形成,岩相岩性复杂,岩性以中、基性火山岩为主.本文将火山岩的岩心及岩矿鉴定资料与测井数据进行整合,应用测井数据建立支持向量机(SVM)两分类和多分类岩性识别模式.首先,深入研究支持向量机二分类及"一对一"、"一对多"和有向无环图三种经典多分类算法的基本原理及结构;然后,总结研究区域火山岩岩石特征,分析测井数据的测井响应组合特征,选择40口井中岩心分析和薄片鉴定资料完整、常规五种测井曲线(RLLD,CNL,DEN,AC,GR)齐全的1200个测井数据作为训练样本,构造三种支持向量机岩性识别模式;最后,对4测试井中800个测井数据进行岩性识别,识别结果与取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片鉴定资料对比,实验结果表明有向无环图更适合辽河盆地火山岩的识别,识别正确率达到82.3%. 相似文献
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岩性识别一直是火山岩油气勘探中的重要课题,基于测井数据的岩性识别也逐渐成为火山岩研究的需要,大数据背景下的机器学习算法为测井岩性识别提供了一个新方向。为提高某研究区火山岩岩性识别符合率,本文采用K近邻、支持向量机和自适应增强3种经典机器学习算法,对研究区内的粗面岩、非致密粗面岩、辉绿岩、辉长岩、玄武岩和非致密玄武岩等6类中基性火山岩进行岩性识别。从常规测井系列中优选对研究区岩性敏感的自然伽马、声波时差、补偿中子、深侧向电阻率和补偿密度等5种测井参数作为岩性识别模型的输入向量,从研究区内5口有岩心样品或薄片鉴定资料的目标层中选取测井数据点1 440个,其中960个作为训练样本,其余480个作为测试样本。以识别符合率和时间作为评价指标,对3种算法的识别结果进行对比分析,实验表明：自适应增强算法的分类准确率最高,6类岩性平均识别符合率达到82.10%;支持向量机算法表现良好,平均识别符合率为81.04%;K近邻算法平均识别符合率为76.04%。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机测井识别火山岩类型:以辽河盆地中基性火山岩为例 总被引：1，自引：0，他引：1
最小二乘支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的模式识别方法。与传统统计学相比,它能有效解决有限样本、非线性、高维数模型的建立问题,而且建立的模型具有很好的预测性能。岩性识别本质是解决分类问题,本文基于最小二乘支持向量机解决分类问题的优势,首先用GR、CNL、DEN、AC、RLLD等常规测井曲线数据建立样本空间;然后通过耦合模拟退火和交叉验证的方法寻找最佳参数,优化最小二乘支持向量机分类器;最后建立了最小二乘支持向量机岩性识别模型。通过取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片鉴定,确定辽河盆地40口井315 m井段2 520个岩性样品作为训练样本,建立岩性识别标准。对8口井13 866 m井段110 928个火山岩数据采样点进行测井识别,可识别致密玄武岩、气孔玄武岩、粗面岩等8种主要火山岩类型。识别结果与8口测试井中316个有取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片的精确岩矿定名对比,符合率达到75.2%,与以往测井识别复杂火山岩岩性相比,在识别准确率和效率上都有明显提高。 相似文献
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正一、河流水文特征考查方式1.河流水文特征综合分析针对的是某条河流或河流某段水文特征综合分析。例1:读哈萨克斯坦区域示意图,完成下列各题。(1)简析额尔齐斯河的水文特征。(2)斋桑泊是淡水湖还是咸水湖?并说出判断依据。 相似文献
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