【摘 要】
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致密砂岩储层的孔隙度解释多为非线性问题,常规基于线性变换的测井解释方法很难表征致密砂岩储层真实特征。提出基于原始数据非线性变换的核岭回归算法(KRR)。将基于核函数的
【机 构】
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中国石油大学（北京）地球科学学院,中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室
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致密砂岩储层的孔隙度解释多为非线性问题,常规基于线性变换的测井解释方法很难表征致密砂岩储层真实特征。提出基于原始数据非线性变换的核岭回归算法(KRR)。将基于核函数的核岭回归方法原理,首次应用于致密砂岩孔隙度解释中,通过对样本曲线选取以及核岭回归参数的优选,吉林红岗油田H90区块的预测孔隙度与真实孔隙度均方根误差为1.413 2,将其结果与一元回归、多元回归、BP神经网络、支持向量机等方法的结果进行对比。应用表明,基于核函数的核岭回归算法具有优秀的回归性能,在致密砂岩储层孔隙度解释上具有更高的准确率,值得
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