一种基于机器学习的有利区评价新方法

论文摘要

随着勘探技术的发展,有利区预测技术逐渐应用到储层和油藏的研究中。针对预测采用的地震数据存在无关及冗余属性,且地震属性与储层岩性关系不明确的问题,利用岭回归进行属性约简,逻辑斯谛回归进行分类,达到消除无关及冗余地震属性,获取泛化性强的分类模型目的,从而能够找到传统预测方法难以发现的复杂隐蔽油藏。研究结果表明,采用岭回归与逻辑斯谛回归相融合的算法在有利区预测中效果明显,分类准确率达到60. 0%以上。该研究能有效地对有利区进行分类识别,进而能够辅助勘探人员快速圈定有利目标,为准确打井提供依据,避免打空井造成的资源浪费。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李克文,周广悦,路慎强,郭俊

关键词: 有利区预测,地震属性,岭回归,逻辑斯谛回归

来源: 特种油气藏 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学

专业: 地质学,地球物理学,石油天然气工业,矿业工程

单位: 中国石油大学(华东),中国石化胜利油田分公司

基金: 国家科技重大专项“低渗透储层高精度随钻成像技术”(2016ZX05021-002),国家自然科学基金“多尺度概念格的构造与知识发现方法研究”(61673396),山东省自然科学基金“网络化软件动态可信性轻量化评估方法研究”(ZR2017MF032)

分类号: P618.13;P631.4

页码: 7-11

总页数: 5

文件大小: 757K

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标签：有利区预测论文;  地震属性论文;  岭回归论文;  逻辑斯谛回归论文;