基于空间变换的水淹层识别方法

论文摘要

油田水淹层识别是水驱油中后期开发过程中一个急需解决的关键问题。储层性质发生变化,导致测井曲线的幅度和形态发生相应的变化,因此建立一种能描述测井曲线幅度和形态变化的模式识别技术,有利于储层水淹级别的准确判别。本文首先分析了水淹层识别的研究现状,对寻找水淹层测井曲线信号与水淹级别之间的映射关系,用这种映射关系去预测新的水淹层测井曲线数据所对应的水淹级别进行了研究。由于水淹层数据样本有限,本文应用了支持向量机理论,它是近年来迅猛发展起来的解决小样本分类问题的最为有效的工具。支持向量机有完善的统计学习理论作为基础,克服了“维数灾难”、“过学习”等传统理论中出现的无法解决的问题,是一门有效提高学习机器的推广、泛化能力的新方式。最后,针对如何提取测井信号的特征这一难题,本文在已有方法的基础上,提出一种更具有普遍性的特征提取方法——基于空间变换的特征提取,证明了满足正交性的空间变换均可以对信号特征进行提取,并且能够保证样本信息无损失或损失较小。目前,空间变换的理论已经成功应用到模式识别的其他领域,而在水淹层识别中还未得到广泛应用,本文将空间变换的理论应用到水淹层识别中。应用4口取芯井的350个样本进行大量实验,结果表明,测试样本的正确率达到78.1%,证明该方法具有识别率高和推广能力强的特点。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 创新点摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 本文的研究背景及意义
• 1.2 水淹层识别方法国内外研究的现状
• 1.3 水淹层级别界限划分方法
• 1.4 水淹层识别方法的特点和困难
• 1.5 本文的主要研究内容
• 第二章 支持向量机
• 2.1 支持向量机解决分类问题的基本原理
• 2.2 核函数
• 2.3 多类支持向量机
• 2.4 支持向量机的特点及优势
• 第三章 基于空间变换的测井曲线特征提取
• 3.1 引言
• 3.2 空间变换的理论
• 3.2.1 正交变换
• 3.2.2 典型的正交变换
• 3.3 基于空间变换的测井曲线特征提取
• 第四章 基于空间变换的SVM 的水淹层识别
• 4.1 引言
• 4.2 实验数据来源
• 4.3 测井数据的标准化
• 4.4 基于空间变换的水淹层识别实验
• 4.4.1 基于空间变换的水淹层自动识别的算法描述
• 4.4.2 实验结果对比与分析
• 结论与展望
• 参考文献
• 发表文章目录
• 致谢
• 详细摘要