多核学习在储层建模中的应用研究

发布时间：2020-04-26 03:33

【摘要】：储层建模是一种需要对储层地下地质特征和油藏进行精细化描述的技术。其中的重点是描述观察到的空间信息与孔隙度和渗透率等目标变量之间的预测关系。在储层建模过程中,建模结果的不确定性与物性参数的非均质性是影响模型最终精度的关键因素。本文提出数据驱动的机器学习方法,使用该方法对储层中孔隙度等物性参数的空间分布进行建模。该方法采用基于核学习的多核学习方法,整合具有多尺度特征的先验地质信息,使储层的先验知识和物性参数以一种高效的方式结合在一起,从而提升储层模型的现实性。本文展示了如何使用多核学习方法去结合地震数据与先验知识构建储层地质模型。使用图像处理相关技术从地震数据中捕获梯度等大小变化敏感的数据来确定地质特征。利用多个地质特征,使用多个核函数一一对应的方式在高维空间中计算物性参数。根据多核学习中从数据之间学得的依赖关系优于预定义模型这一原则,通过模型参数的变化,灵活地控制了储层物性参数,将预测值以一组加权核函数的方式给出。本文的方法利用油田实际储层数据进行了验证,地质模型效果良好,再现了一个复杂的辫状河储层地质模式。
【图文】：

2-1 中可以看到的数据的误差范建立稀疏模型时只使用一系列递以发现，如果存在一个支持向量据，学得的模型总可以表示成函函数通过把输入向量 x 可以通过高维特征空间中，将原有的线性使用新的学习数据模型考虑解决输入数据映射到一个新的特征空

核方法原理，Bach 等提出了一种多核学习方法，其原理为先选择 M 个具有，然后将预先选择好的核函数进行线性组合，最后通过 函数，其表达式为:组合参数 k 由学习方法或优化方法得到，参数 ir从训练数据中获个核函数都具有不同的特性，则最终会生成包含各个单核函数的ch 的理论可知，在已有核函数的基础上，分别分析每种核函数的然后将各种核函数进行组合使用，可以同时获得多个核函数的优往可以让模型得到更佳的泛化和回归能力，这就是合成核方法，，习方法。合成核方法可以简单表示为如下流程：
【学位授予单位】：西安石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP181;TE319

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本文编号：2641037