軟計(jì)算在沉積微相模式識別中的應(yīng)用研究.pdf

1、儲(chǔ)層沉積相分析對研究儲(chǔ)層物性結(jié)構(gòu)、油田合理開采與剩余資源分析和尋找非構(gòu)造的隱蔽油氣藏具有重要意義，是勘探和開發(fā)油氣資源所不可缺少的重要手段之一。常規(guī)的沉積微相研究是以相序遞變規(guī)律和沉積環(huán)境沉相特征為依據(jù)，通過觀察巖心和測井資料等信息來人工識別沉積相。但這種識別方式效率較低，結(jié)果準(zhǔn)確性受主觀因素影響。因此，尋找一個(gè)有效的沉積微相識別方法來替代人工識別，已成為現(xiàn)代沉積相研究的重要內(nèi)容。
　　針對模式識別中信息不精確、不一致、不完備等特

2、點(diǎn)，本文構(gòu)建了基于粗糙集和改進(jìn)支持向量機(jī)的儲(chǔ)層沉積微相識別模型。首先，通過粗糙集分析測井特征參數(shù)數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，在保持特征參數(shù)的分類能力和決策能力不變的情況下，刪除其中冗余或不重要的屬性，為支持向量機(jī)識別模型輸入端提供優(yōu)選特征參數(shù)；其次，利用支持向量機(jī)適合于解決小樣本、非線性、高維問題的優(yōu)點(diǎn)，分析特征參數(shù)與儲(chǔ)層沉積微相特征間的高度非線性關(guān)系；最后，在沉積微相識別過程中，結(jié)合粒子群算法和遺傳算法的優(yōu)點(diǎn),采用遺傳粒子群混合算法優(yōu)化支持向量