基于单分类支持向量机的优势储层评价方法OA北大核心
Favorable reservoir evaluation method based on one class support vector machine
实际油藏非均质性强,高产井样本数量少而数据价值高.为充分利用高产井有效信息,使用单分类支持向量机(OCSVM)对高产井地质模型中的地质特征进行无监督学习,通过优化模型超参数,获得最优决策函数,基于该函数确定非均质油藏可能的高产区域分布进而来确定优势储层,从而为油藏开发及井位部署提供指导.案例研究结果表明,在井样本较少的情况下,OCSVM决策函数值与产量的相关性系数较高,使用OCSVM计算的决策值可以有效地确定全区高产区域分布并依据该分布确定优势储层.
周雪;张珊珊;李禄胜;李玉蓉;柳伟明;赵晓亮;董鹏
延长油田股份有限公司志丹采油厂延长油田股份有限公司志丹采油厂延长油田股份有限公司志丹采油厂延长油田股份有限公司志丹采油厂延长油田股份有限公司志丹采油厂中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室
能源科技
储层评价单分类支持向量机评价指标
《石油钻采工艺》 2021 (4)
504-509,6
国家科技重大专项"低渗-致密油藏高效提高采收率新技术"(编号:2017ZX05009004).
评论