10.3969/j.issn.1672-7940.2017.03.014
基于叠前资料的新型属性优选算法
为了实现属性优选的定量化评价,提高属性优选的准确率,提出了一种新型属性优选算法,将非线性支持向量回归机(SVR)引入到遗传算法(GA)当中,在适应度评价时,使用SVR建立属性集与储层特征参数的定量计算关系,并且,首次将该新型属性优选算法应用到叠前叠后属性的优选.该方法在胜坨地区沙四纯上段进行应用,一方面避免了基于叠后地震属性的预测方法存在不确定性的问题,另一方面预测出了更加符合地质认识的储层展布结果.
遗传算法、非线性支持向量回归机、属性优选、胜坨地区、储层展布
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P631.4
中国石油化工股份有限公司科技开发部"基于地质模型的地震资料深度域综合解释技术"项目P15057
2017-07-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
339-345