基于支持向量机的复杂碎屑岩储层岩性识别

以塔河地区石炭系碎屑岩储层的岩性识别为例,阐述了采用支持向量机技术及利用常规测井资料在取心资料少的情况下识别复杂碎屑岩储层岩性的方法。塔河地区石炭系碎屑岩储层的岩性复杂,普遍含泥、含灰和含砾,加之取心资料少和测井新技术资料缺乏,其岩性识别遇到了较大的困难。从常规测井资料中选取对储层岩性相对敏感的多种资料,选用径向基核函数和一对一多类分类编码模式,利用有限的取心资料建立岩性分类器。展示了塔河地区其中一个区块的岩性识别结果,并与BP神经网络方法的识别结果进行了对比,结果显示该方法具有更好的应用效果。