本文選題：雜鹵石 + 支持向量機　； 參考：《地球科學進展》2016年10期

【摘要】：雜鹵石是四川盆地主要的固態(tài)鉀礦物,川中地區(qū)大多數(shù)雜鹵石層不純,通常伴隨石膏層、硬石膏層、鹽巖層發(fā)育,甚至同層沉積,常規(guī)測井解釋方法只能粗略地識別雜鹵石層。以支持向量機理論和測井解釋為基礎,測井數(shù)據(jù)作為輸入,構建預測模型,對川中地區(qū)下中三疊統(tǒng)雜鹵石樣本做精細識別,將識別結果與錄井資料驗證對比,正確率達到90%以上。再以預測模型為基礎,結合含雜鹵石巖性在測井曲線上的響應情況,構建雜鹵石層分類識別模型,識別雜鹵石層、石膏質(zhì)雜鹵石層和雜鹵石膏巖層,識別正確率達到91.78%,與常規(guī)測井解釋方法相比具有明顯優(yōu)勢。結果表明,將支持向量機運用到找鉀礦中具有廣闊的前景。
[Abstract]:Complex halite is the main solid potassium mineral in Sichuan basin. Most of the mixed halite layers in central Sichuan are impure, usually accompanied by gypsum layer, anhydrite layer, salt rock formation, and even the same layer deposition. The conventional logging interpretation method can only roughly identify the mixed halite beds. Based on the support vector machine theory and log interpretation, the prediction model is constructed by using log data as input, and fine identification of the lower middle Triassic mixed halogen samples in central Sichuan is made, and the recognition results are verified and compared with the logging data. The accuracy is over 90%. Based on the prediction model, combined with the response of the complex halogenite on the logging curve, the classification and recognition model of the complex halogenite layer is constructed to identify the mixed halite layer, the gypsum mixed halite layer and the complex halogen gypsum stratum. The recognition accuracy is 91.78, which is superior to the conventional logging interpretation method. The results show that the application of support vector machine in potassium prospecting has a broad prospect.
【作者單位】： 西南石油大學地球科學與技術學院;川慶鉆探工程有限公司地球物理勘探公司;中國石油新疆油田分公司勘探開發(fā)研究院;
【基金】：國家自然科學基金項目“四川盆地油鉀兼探的地球物理評價方法研究”(編號:41372103) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目“四川三疊紀古特提斯海盆鉀分布、評價研究”(編號:2011CB403002)資助~~
【分類號】：P619.211

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本文編號：2092311