复杂岩性及多相流体智能识别方法

摘要：

基于优化算法与分类算法的基本原理,针对K-Means优化后的岩心、测井和产液数据集,利用自组织特征映射神经网络SOM聚类建立岩性预测模型,综合决策树和支持向量机建立流体预测模型,并利用遗传算法、网格算法和二次算法对支持向量机的重要参数进行优化,以精确识别复杂储集层岩性和多相流体.对准噶尔盆地东部五彩湾凹陷石炭系复杂储集层4口新井进行精细解释,SOM岩性预测模型、决策树和支持向量机流体预测模型识别准确率分别为91.30％和95.65％,岩性复杂并非导致该储集层中流体性质差异的主要因素；由于研究区数据集复杂性和非线性程度不够强,导致决策树的建模精度优于支持向量机,分别为94.31％和86.97％,且线性的多项式函数性能优于径向基函数RBF和神经元函数Sigmoid、支持向量分类机中C-SVC的分类性能和泛化能力强于v-SVC.图3表4参24

关键词：岩性识别、流体识别、储集层评价、计算智能、预测模型

所属期刊栏目：39

分类号：TE122.1(石油、天然气地质与勘探)

资助基金：国家高技术研究发展计划863项目2009AA062802

在线出版日期：2012-06-27（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：243-248