基于归一化核极限学习机的复杂岩性储层的岩性识别方法

来源 :贵州师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:tsh8236
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正确识别岩性对储层参数的精确计算及流体识别工作具有重要意义。针对复杂岩性储层岩性难以准确判别,考虑到核极限学习机可收敛到全局最优解,将核极限学习机进行改进,提出基于归一化核极限学习机的岩性识别方法。通过对中东伊拉克M油田复杂岩性储层579块岩样进行建模,然后对未参与建模的井进行岩性识别,核极限学习机模型预测准确率达到80.03%,归一化核极限学习机模型不仅在预测准确率达到81.85%,且预测速度仅有0.001 1s,在预测准确率与速度上均优于传统主流模型。
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