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| 多算法协同分类在致密砂岩流体识别中的应用 | |
| 摘 要： | 储层含气时,岩石的弹性力学参数会发生改变,利用岩石的弹性性质可以对流体性质进行识别.引入流体敏感度评价参数,优选出反映储层含气性敏度高的5个弹性参数,并将这5个弹性参数作为流体识别算法的输入参数.分别利用贝叶斯算法、K近邻算法、广义神经网络算法、主成分分析算法、支持向量机算法对不同流体性质进行识别,并将识别结果采用投票从众的原则,构建多算法协同分类方法(BKGPS).采用BKGPS算法对苏里格气田西部盒8、山1致密砂泥岩储层6口井的75个样本进行判别,样本的识别符合率达到93%,BKGPS识别结果与5种单算法相比,能够提高流体识别的准确性与稳定性.对研究区致密砂岩储层实际资料处理,BKGPS算法处理结果与试气结论一致,验证了该方法的可靠性. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |