【摘 要】
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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
【机 构】
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中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院
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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。
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