AVO（Amplitude Versus Offset）反演可獲得多種疊前屬性,但單一的屬性（或因子）對流體的識別能力較組合因子弱,因此利用多參數(shù)或組合因子進(jìn)行流體識別是目前油藏描述的發(fā)展方向之一。本文基于疊前地震資料,在提取多種AVO屬性和組合因子的基礎(chǔ)上,利用近似支持向量機(jī)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),以提高流體識別的精度。研究包括以下三個方面:（1）比較了支持向量機(jī)（Support Vector Machines,SVM）、近似支持向量機(jī)（Proximal Support Vector Machine,PSVM）的原理與優(yōu)缺點(diǎn);（2）分析了單個AVO屬性、組合因子的流體識別能力,優(yōu)選了用于PSVM的輸入?yún)?shù);（3）搭建了PSVM的多類分類算法對實際工區(qū)進(jìn)行流體識別的流程框架。首先采用理論數(shù)據(jù)進(jìn)行PSVM一系列主要功能的驗證,其次利用實際井旁道數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),最后利用PSVM對整個剖面進(jìn)行了分類。通過以上研究,得到了以下認(rèn)識:（1）PSVM方法基于傳統(tǒng)的SVM在運(yùn)算效率上明顯提高,且對大樣本數(shù)據(jù)的處理上更加具有優(yōu)越性。大量的實例研究證明無論是理論數(shù)據(jù),還是實際的井旁道數(shù)據(jù),PSVM都能用其對應(yīng)的分類... 

【文章來源】：成都理工大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

樣本集的二維平面表示（鄧乃揚(yáng)等，2004）

≤ （ = ）。從 2-2 的示意圖可以到一個點(diǎn)使得這兩個凸殼距離最近（用 和一條垂直平分線，那么這條垂直平分線就是只需要通過求解以系數(shù) = ( ,…, ‖ 的極小點(diǎn) = ,…, ，然個點(diǎn)的表達(dá)式 = щ ， = щ 求取出兩個凸殼劃分線的表達(dá)式( д ) ) д ( ) 。（鄧乃揚(yáng) 等，2004）

最大間隔法示意圖（鄧乃揚(yáng)等，2004）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]深度域AVO疊前同步反演方法[D]. 蔣偉.成都理工大學(xué) 2018
[2]深層疊前反演與儲層評價[D]. 張瑞.成都理工大學(xué) 2017
[3]基于近似支持向量機(jī)的儲層分析方法[D]. 劉佳樂.成都理工大學(xué) 2016
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[7]飽含流體介質(zhì)的AVO數(shù)值模擬研究[D]. 胡曉麗.成都理工大學(xué) 2011
[8]基于巖石物理的流體識別研究[D]. 蓋海洋.中國石油大學(xué) 2009
[9]AVO分析與流體識別[D]. 王棟.成都理工大學(xué) 2009
[10]彈性AVO反演[D]. 容嬌君.成都理工大學(xué) 2008



本文編號：3016841