基于支持向量机对夹层定量识别研究

作者：洪伟俊; 徐守余; 杨茜

来源：甘肃科学学报, 2019, 31(04): 7-13.

DOI：10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2019.04.002

• 喇嘛甸油田
• 支持向量机
• 夹层
• 定量识别
• 评价模型

夹层描述与预测为高含水油田剩余油研究的重要技术手段之一。经过数十年的开发,中国东部老油田基本已全面进入高含水、高采出阶段,但实践表明由于夹层分割的作用,仍存在可观的剩余油相对富集区。支持向量机是建立在统计学理论基础上的一种小样本统计学习理论,能够处理模式识别(分类问题、判别分析)及回归问题等诸多问题。以喇嘛甸油田南中西二区SⅢ4-7小层为研究对象,在夹层成因的基础上,结合测井资料对夹层类型进行识别,选取识别参数及识别标准建立样本集,从而建立支持向量机评价模型。利用评价模型对SⅢ4-7小层的夹层进行定量识别研究,并与实际结果对比,最后对模型进一步优化。

• 单位
  中国石油大学（华东）