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题名支持向量机组合方法在砂泥岩储层岩性识别中的应用
被引量：2
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作者
滕新保
张宏兵
曹呈浩
但志伟
肖伟
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机构
河海大学地球科学与工程学院
中海油能源发展工程技术物探技术研究所
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出处
《地质找矿论丛》
CAS
CSCD
2015年第1期116-120,共5页
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文摘
岩性是表征储油物性、建立各类地质模型的重要参数,其与测井参数的函数关系很复杂。基于支持向量机一类对一类法对岩性识别分类精度不高的现状,结合二叉树法初始分类精度较高、分类速度快等优点,提出了一种新的组合方法——一类对一类法与二叉树法的结合应用。该方法对样本数据较少的类别设置权重系数,减少样本不平衡的影响,并利用几何平均准确率作为评价岩心识别效果的指标,其对岩性的分类效果远优于单一方法。具体步骤为:首先对不均衡的样本设置相应的权重系数,然后利用二叉树法将易于与砂泥岩区分的灰岩区分开来,再利用一对一分类法将剩下的砂泥岩样本进行分类。运用此方法对某油田测井数据进行岩性分类,分类的整体准确率以及几何平均准确率均有很大的提高。
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关键词
支持向量机
岩性识别
多分类不平衡样本
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Keywords
SVM
lithology identification
imbalance sample of multiple classification
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分类号
O234
[理学—运筹学与控制论]
P618.130
[理学—数学]
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