论文摘要
为提高测井岩性识别的精度,本文结合乌夏地区岩芯资料和测井数据,总结该地区砂砾岩测井响应特征,优选出声波、自然伽马、密度、中子孔隙度和电阻率等5条测井曲线参数作为训练和测试样本,通过遗传算法挑选出最佳的支持向量机核函数参数σ和惩罚因子C,建立支持向量机岩性识别模型。结果表明该模型实际数据预测总体符合率为81. 6%,在识别准确率上与传统测井识别砂砾岩岩性方法相比都有明显提升。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张昭杰,方石
关键词: 岩性识别,测井数据,砂砾岩,支持向量机,遗传算法
来源: 世界地质 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,石油天然气工业
单位: 吉林大学地球科学学院
基金: 国家自然科学基金(41472173)资助
分类号: P631.81
页码: 486-491
总页数: 6
文件大小: 182K
下载量: 416
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