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针对砂砾岩地层岩性变化大、非均质性强、常规测井曲线影响因素多、砂砾岩地层地质特征与测井曲线呈现非线性关系等特点,采用支持向量机方法（SVM）对地层岩性进行划分.选用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,得到岩性识别模型;根据模型对研究区的30多口井的岩性进行划分,取得良好的地质应用效果.
粒子群算法在砂砾岩体岩性识别中的应用
【摘 要】
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针对砂砾岩地层岩性变化大、非均质性强、常规测井曲线影响因素多、砂砾岩地层地质特征与测井曲线呈现非线性关系等特点,采用支持向量机方法（SVM）对地层岩性进行划分.选用粒子
【机 构】
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中国石油大学（华东）,中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司地质科学研究院,山东科瑞石油工程技术研究院
【出 处】
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测井技术
【发表日期】
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2015年2期
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