【摘 要】
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利用测井资料预测渗透率,传统的多元回归法需要先假定一个函数关系。由于物性变量之间的关系很难确切把握,所以一直不可能预先确定所采用的自变量和因变量之间潜在的函数形式
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利用测井资料预测渗透率,传统的多元回归法需要先假定一个函数关系。由于物性变量之间的关系很难确切把握,所以一直不可能预先确定所采用的自变量和因变量之间潜在的函数形式。在石油地质特征变化较大将别是变量较多的情形下,参数回归常常失败,从而导致结论的不稳定甚至是错误的。 本文介绍了一种非参数方法,该方法通过对物性数据作最佳变换估算从而使观查变量间达到最大相关。这种方法不需要事先假定一个函数形式,其最佳变换仅依赖于数组。不象神经网络,其变换方便机械地依赖于函数识别。迭代过程涉及的交替条件期望(ACE)是该方法的基础
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