基于小波變換的SVM在水淹層識別中的應用.pdf

1、目前,各大油田都已經(jīng)進入了注水開發(fā)階段,并已陸續(xù)進入后期開發(fā)階段,有的油田已經(jīng)是二次采油、甚至是三次采油,一進入中、后期開采階段,綜合含水率不斷的上升,平均單井原油產(chǎn)量降低,噸油開發(fā)成本增加,因此,及時地開展油氣儲層水淹特征分析研究,尋找其水淹規(guī)律,提高水淹層識別準確率對油田穩(wěn)產(chǎn)及整體效益的提高起到重要作用.小波變換具有通過變換能夠充分突出問題某些方面特征的主要特點,利用小波變換的這一特性提取測井信號的特征.支持向量機是專門針對小樣本問

2、題設計的,它基于統(tǒng)計學習理論的結構風險最小化原則,選用最優(yōu)分類超平面作為判別函數(shù),以最大化分類間隔為條件,將分類問題轉化為一個簡單的二次規(guī)劃問題,使問題具有唯一的極值點.通過引入核函數(shù),將線性不可分問題投射到高維空間后轉化為線性可分問題.支持向量機在解決小樣本問題方面已經(jīng)表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢,并已成為當前國際上首選分類器.本文提出了小波變換和支持向量機結合的水淹層識別方法.本文主要工作如下:1.介紹油田水淹層識別概況；2.詳細介紹支持向