【摘 要】
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针对叠后地震属性预测薄储层信息时存在属性单一、多解性及定性表征等问题,文中提出了基于主成分分析-支持向量机算法(PCA-SVR)对多种地震属性进行定量表征预测薄储层的方法
【机 构】
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中国石油大庆油田有限责任公司第七采油厂
【基金项目】
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国家科技重大专项专题“气驱辅助水驱机理及技术政策界限研究”(2016ZX05011-002-002)
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针对叠后地震属性预测薄储层信息时存在属性单一、多解性及定性表征等问题,文中提出了基于主成分分析-支持向量机算法(PCA-SVR)对多种地震属性进行定量表征预测薄储层的方法。以松辽盆地某井区葡I4层为例,利用主成分分析法对9种地震属性进行降维分析,优选累计贡献率大于90%的3种主成分,利用支持向量回归机算法,建立了薄储层预测模型。对井区内葡I4层砂岩厚度进行预测,预测结果与实际钻遇砂岩厚度吻合程度较好。研究结果表明,预测结果与实际钻遇砂岩厚度的相对误差,与目的层段内砂岩发育层数相关,随着发育砂岩的层数增多,
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