【摘要】：儲層建模是一種需要對儲層地下地質(zhì)特征和油藏進行精細化描述的技術(shù)。其中的重點是描述觀察到的空間信息與孔隙度和滲透率等目標變量之間的預測關(guān)系。在儲層建模過程中,建模結(jié)果的不確定性與物性參數(shù)的非均質(zhì)性是影響模型最終精度的關(guān)鍵因素。本文提出數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習方法,使用該方法對儲層中孔隙度等物性參數(shù)的空間分布進行建模。該方法采用基于核學習的多核學習方法,整合具有多尺度特征的先驗地質(zhì)信息,使儲層的先驗知識和物性參數(shù)以一種高效的方式結(jié)合在一起,從而提升儲層模型的現(xiàn)實性。本文展示了如何使用多核學習方法去結(jié)合地震數(shù)據(jù)與先驗知識構(gòu)建儲層地質(zhì)模型。使用圖像處理相關(guān)技術(shù)從地震數(shù)據(jù)中捕獲梯度等大小變化敏感的數(shù)據(jù)來確定地質(zhì)特征。利用多個地質(zhì)特征,使用多個核函數(shù)一一對應的方式在高維空間中計算物性參數(shù)。根據(jù)多核學習中從數(shù)據(jù)之間學得的依賴關(guān)系優(yōu)于預定義模型這一原則,通過模型參數(shù)的變化,靈活地控制了儲層物性參數(shù),將預測值以一組加權(quán)核函數(shù)的方式給出。本文的方法利用油田實際儲層數(shù)據(jù)進行了驗證,地質(zhì)模型效果良好,再現(xiàn)了一個復雜的辮狀河儲層地質(zhì)模式。
【圖文】：

2-1 中可以看到的數(shù)據(jù)的誤差范建立稀疏模型時只使用一系列遞以發(fā)現(xiàn)，如果存在一個支持向量據(jù)，學得的模型總可以表示成函函數(shù)通過把輸入向量 x 可以通過高維特征空間中，將原有的線性使用新的學習數(shù)據(jù)模型考慮解決輸入數(shù)據(jù)映射到一個新的特征空

核方法原理，Bach 等提出了一種多核學習方法，其原理為先選擇 M 個具有，然后將預先選擇好的核函數(shù)進行線性組合，最后通過 函數(shù)，其表達式為:組合參數(shù) k 由學習方法或優(yōu)化方法得到，參數(shù) ir從訓練數(shù)據(jù)中獲個核函數(shù)都具有不同的特性，則最終會生成包含各個單核函數(shù)的ch 的理論可知，在已有核函數(shù)的基礎(chǔ)上，分別分析每種核函數(shù)的然后將各種核函數(shù)進行組合使用，可以同時獲得多個核函數(shù)的優(yōu)往可以讓模型得到更佳的泛化和回歸能力，這就是合成核方法，，習方法。合成核方法可以簡單表示為如下流程：
【學位授予單位】：西安石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP181;TE319

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本文編號：2641037