基于支持向量机的页岩储层横波速度预测

发布时间：2019-05-23 08:43

【摘要】：为解决目前油气田现场缺少储层横波速度信息的问题,以常规测井数据为基础,基于支持向量机映射页岩横波速度与自然伽马、密度和电阻率等测井数据的相关性,提出了一种准确预测储层横波速度的方法。通过四川盆地威远页岩气区块的11 500个样本数据对所建立的模型进行训练与测试,支持向量机的预测准确性达到97.2%。
[Abstract]:In order to solve the problem of lack of reservoir shear wave velocity information in oil and gas field at present, based on conventional logging data, the correlation between shale shear wave velocity and natural gamma, density and resistance logging data is mapped based on support vector machine (SVM). An accurate prediction method of shear wave velocity in reservoir is proposed. The model is trained and tested by 11500 samples from Weiyuan shale gas block in Sichuan Basin, and the prediction accuracy of support vector machine is 97.2%.
【作者单位】： 中国石油大学(北京)石油工程教育部重点实验室;西安石油大学石油工程学院;西安石油大学计算机学院;长庆油田第五采气厂;长庆油田油气工艺研究院;中石油煤层气有限责任公司临汾分公司综合研究所;
【基金】：国家自然科学基金“基于多源信息和智能计算的钻井异常自适应预警方法研究”(编号:51574194) 陕西省工业科技攻关计划“非常规油气钻井随钻风险动态预警技术研究”(编号:2016GY-144) 陕西省教育厅专项科研计划项目“页岩储层地质力学模型的建立方法及应用研究”(编号:16JK1613),“基于多源信息融合的钻井事故动态预警系统研究”(编号:15JK1567) 西安石油大学青年科技创新基金“基于地质力学模型的钻井异常预警方法研究”(编号:2016BS09)
【分类号】：P618.13;P631.81

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本文编号：2483756