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| 多岩性信息融合在砂泥岩孔隙度预测中的应用 | |
| 引用本文： | 张宏兵,滕新保,曹呈浩,梁立锋,余攀.多岩性信息融合在砂泥岩孔隙度预测中的应用[J].黑龙江科技学院学报,2015,25(2):172-176. |
| 作者姓名： | 张宏兵 滕新保 曹呈浩 梁立锋 余攀 |
| 作者单位： | 1. 河海大学地球科学与工程学院,南京,210098 2. 河海大学地球科学与工程学院,南京210098;中海油能源发展工程技术物探技术研究所,广东湛江524000 3. 大庆油田海拉尔石油勘探开发指挥部,黑龙江大庆,163453 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，中国海洋石油总公司科技项目 |
| 摘 要： | 储层孔隙度是表征储油物性、建立各类地质模型的重要参数。支持向量回归机(SVR)凭借良好的非线性回归能力,在孔隙度预测中开始广泛应用。由于不同岩性的储层孔隙类型不同,孔隙度结构也存在较大差异,导致该方法的实际应用效果仍不理想。针对上述问题,在孔隙度预测模型中考虑了岩性信息,将样本岩性转化为一种与岩性变化相关性好的属性值,以此构造一种新的预测模型。使用网格粗选和网格精选相结合的方法,优选模型参数。网格粗选确定最优解的近似范围,网格精选可以在局部区间搜索到最优解。结果表明:利用优选参数建立的预测模型,在实际资料预测结果中,加入岩性信息可以提高储层孔隙度的预测精度,该方法可行。 |
| 关 键 词： | 孔隙度 支持向量回归机 岩性信息融合 |
Multiple lithologic information fusion applied in sand mudstone porosity fitting |
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| ZHANG Hongbing,TENG Xinbao,CAO Chenghao,LIANG Lifeng,YU Pan.Multiple lithologic information fusion applied in sand mudstone porosity fitting[J].Journal of Heilongjiang Institute of Science and Technology,2015,25(2):172-176. | |
| Authors: | ZHANG Hongbing TENG Xinbao CAO Chenghao LIANG Lifeng YU Pan |
| Institution: | ZHANG Hongbing;TENG Xinbao;CAO Chenghao;LIANG Lifeng;YU Pan;School of Earth Science & Engineering,Hohai University;Cnooc Energy Development Engineering Geophysical Prospecting Institute of Technology;Hailar Petroleum Exploration & Development Headquarters of Daqing Oilfield; |
| Abstract: | |
| Keywords: | porosity SVR lithology information fusion |
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