基于ICA、PCA与SVM方法的沉积微相定量识别-中国学术期刊网络出版总库

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基于ICA、PCA与SVM方法的沉积微相定量识别

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【英文篇名】	Quantitative Identification of Microfacies Based on ICA,PCA and SVM
【下载频次】	★★★★★
【作者】	刘静; 李正从; 王智; 张翔;
【英文作者】	LIU Jing1; LI Zhengcong2; WANG Zhi1; ZHANG Xiang1(1.Key Laboratory of Exploration Technologies for Oil and Gas Resources; Ministry of Education; Yangtze University; Jingzhou; Hubei 434023; China; 2.Wireline Logging Company; Daqing Drilling & Exploration Corporation; Songyuan; Jilin 138000; China);
【作者单位】	长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室; 中国石油大庆钻探工程测井公司;
【文献出处】	测井技术 , Well Logging Technology, 编辑部邮箱 2011年 03期期刊荣誉：ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	测井解释; 测井曲线; 沉积微相; 支持向量机; 特征提取; 主成分分析; 独立分量分析;
【英文关键词】	log interpretation; log curve; microfacies; support vector machine; feature extraction; principal component analysis; independent component analysis;
【摘要】	利用测井资料快速准确地确定沉积微相是油田勘探开发中急需研究解决的问题。沉积微相特征在测井曲线上有所反映,将常规测井资料及其解释成果中的地质资料同岩心资料相结合,分别通过主成分分析(PCA)和独立分量分析(ICA)提取反映沉积微相变化的特征,利用支持向量机(SVM)建立沉积微相的判别模型,根据该模型对未取心井段的沉积微相进行自动识别。该方法在小样本情况下,两者都比传统的不经过特征提取的SVM方法识别效率更高,且经过ICA特征提取后的识别率优于PCA方法。
【英文摘要】	Identifying sedimentary facies based on log data is one of the important and desiderated problems in oil field exploration and development.Microfacies characteristics are reflected from log data.Some features described the microfacies changes based on the combination of conventional logging data,the geological interpretation results and core data are extracted by the principal component analysis(PCA) and independent component analysis(ICA).Quantitative identification model of microfacies based on support ve...
【基金】	中国石油科技创新基金资助(2009D-5006-03-04)
【更新日期】	2011-09-26
【分类号】	P631.84;P618.13
【正文快照】	0引言在定量识别沉积微相上主要有3种方法:①神经网络法,即通过网络自身调节对输入样本进行聚类[1-2];②贝叶斯判别法,该方法的判别函数受所选取样本及数量的影响,并且需要知道每种沉积相来自总体的先验概率,然而,这个概率是无法确知的,因此判别函数的适应性受到一定影响[3-5];

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