【摘 要】
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为提高储层参数预测的精度,提出一种基于核独立分量分析(KICA)属性优化的支持向量机储层参数预测技术,KICA属性优化技术充分体现属性信息的非线性关系与高阶统计特性,提取出相互统计独立的反映地下储层参数的储层信息。支持向量机技术基于结构风险最小化原理,可解决小样本、高维与局部最小的非线性系统问题,二者有效的结合,能够将繁冗的地震属性空间,结合较少的井数据精确预测出储层的参数分布。通过模型及实际资料研究表明,本文储层参数预测方法的应用效果好,预测精度高。
【机 构】
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自然资源部地热与干热岩勘查开发技术创新中心,中国地质科学院水文地质环境地质研究所
【基金项目】
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中国地质调查局地质调查项目(DD20190128)。
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为提高储层参数预测的精度,提出一种基于核独立分量分析(KICA)属性优化的支持向量机储层参数预测技术,KICA属性优化技术充分体现属性信息的非线性关系与高阶统计特性,提取出相互统计独立的反映地下储层参数的储层信息。支持向量机技术基于结构风险最小化原理,可解决小样本、高维与局部最小的非线性系统问题,二者有效的结合,能够将繁冗的地震属性空间,结合较少的井数据精确预测出储层的参数分布。通过模型及实际资料研究表明,本文储层参数预测方法的应用效果好,预测精度高。
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