一种用于测井油气层综合识别的支持向量机方法

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摘要：提出了使用支持向量机分类技术在复杂储层中由常规测井、气测录井信息综合识别油气层类型的方法、步骤,重点阐述了输入特征选择、学习算法参数设置和在新疆油气田实际应用效果,并与人工神经网络、神经-模糊、最近邻分类器等3种机器学习模型识别检验结果进行了对比,检验结果表明由支持向量机所建立的油气水识别模型获得了最高的识别检验性能,其次是IncNN、FSM,而kNN相对最低,展示了支持向量机方法在复杂油气藏油气层类型识别应用中的高效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91848A/200506/20722617.html

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关键词：支持向量机 向量机 人工神经网络 cqvip 特征选择 油气层识别 测井 录井 支持向量机 分类