基于高斯核SVM的储层岩性识别——以东濮凹陷上古生界碎屑岩为例

摘要

针对储层岩性识别问题,以东濮凹陷上古生界碎屑岩为例,在分析测井资料的基础上,研究了高斯核支持向量机(support vector machine,SVM)算法,以若干口井中储层实际测井资料为样本建立模型,对上古生界碎屑岩储层进行岩性识别。模型的测试结果表明,在储层岩性识别中,高斯核SVM识别准确率较高,性能表现稳定,可作为测井岩性识别的一种有效技术手段。最后,利用训练完成的高斯核SVM模型成功识别出了M5井山西组泥质粉砂岩、粉砂岩、细砂岩、中砂岩和砾状砂岩这5种碎屑岩类。