基于支持向量机的致密储层岩相识别——以徐家围子断陷下白垩统沙河子组为例

岩相识别是徐家围子断陷下白垩统沙河子组(K1s)致密砂砾岩气勘探亟需解决的关键问题。依据岩心、薄片、成像测井资料,将K1s岩相分为砂砾岩相、中-粗砂岩相、粉-细砂岩相和泥岩相;以常规测井曲线及其组合参数作为岩相识别的技术资料,利用最小二乘支持向量机建立岩相判别模型,采用网格搜索,经多次验证优选模型参数。应用结果表明,最小二乘支持向量机识别岩相结果明显好于常规统计方法,模型识别岩相与岩心分析结果基本一致,其中砂砾岩相符合率均高于83.2%,中-粗砂岩相符合率均高于84.0%,粉-细砂岩相符合率均高于87.6%,泥岩相符合率均高于93.2%。致密储层的非线性测井响应是支持向量机成功应用的重要基础,该方法对其他地区也具有借鉴意义。