岩屑荧光图像的混合石油组分研究

摘要：

石油是一种以烃类和非烃类化合物为主的复杂混合物,其主要的三种组分为:油质组分、胶质组分和沥青质组分.通过采集混合石油岩屑荧光图像中不受采集参数(相机曝光时间与光圈值)影响的归一化颜色特征分量rgb以及归一化色度分量h,利用最小二乘回归、支持向量回归、局部加权投影回归对这些特征和已知混合石油各个组分的含量进行训练,最后利用这些回归模型对未知组分的混合石油进行预测.经测试,局部加权投影回归的效果最好,对于油质组分,其预测结果的均方根误差为13.50％；对于胶质组分,其预测结果的均方根误差为13.34％；对于沥青质组分,其预测结果的均方根误差为7.03％.实验表明,预测结果较好,能够满足实际应用的需求.

关键词：岩屑荧光图像、油性组分、最小二乘回归、支持向量回归、局部加权投影回归

所属期刊栏目：49

分类号：TE135(石油、天然气地质与勘探)

资助基金："油气藏地质及开发工程"国家重点实验室成都理工大学资助项目PLC200902;"岩属高清图像采集及综合分析管理系统"四川省科技支撑计划2010GZ0167

在线出版日期：2012-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：547-552