火山岩岩性的支持向量机识别

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提出了用9种火山岩的岩石类型描述火山岩储层岩性的模型,表达岩性对优质储层的控制作用。基于该模型,选取了对火山岩的岩性、组构、成因和孔隙结构反应灵敏的15种岩石物理测井参数,分别采用多元回归分析(MRA)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)3种机器学习算法,尝试火山岩岩性的识别。在三塘湖盆地马朗凹陷牛东油田的实例中,使用了3口井的数据,其中N9-10井和N9-19井的火山岩储层为学习样本,N8-10井的火山岩储层为预测样本。利用N9-10井1361个样本和N9-19井881个样本(每个样本含15种
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