基于SVM测井数据的火山岩岩性识别——以辽河盆地东部坳陷为例

摘要：

辽河盆地东部坳陷储集层由火山多期喷发形成,岩相岩性复杂,岩性以中、基性火山岩为主.本文将火山岩的岩心及岩矿鉴定资料与测井数据进行整合,应用测井数据建立支持向量机(SVM)两分类和多分类岩性识别模式.首先,深入研究支持向量机二分类及“一对一”、“一对多”和有向无环图三种经典多分类算法的基本原理及结构;然后,总结研究区域火山岩岩石特征,分析测井数据的测井响应组合特征,选择40口井中岩心分析和薄片鉴定资料完整、常规五种测井曲线(RLLD,CNL,DEN,AC,GR)齐全的1200个测井数据作为训练样本,构造三种支持向量机岩性识别模式;最后,对4测试井中800个测井数据进行岩性识别,识别结果与取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片鉴定资料对比,实验结果表明有向无环图更适合辽河盆地火山岩的识别,识别正确率达到82.3％.

关键词：支持向量机、辽河东部坳陷、火山岩、岩性识别、测井响应

所属期刊栏目：58

分类号：P631

资助基金：国家重点基础研究发展计划项目2012CB822002,中国石油天然气股份有限公司科学研究与技术开发项目2012E-3001联合资助.

在线出版日期：2015-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1785-1793