| 基于归一化核极限学习机的复杂岩性储层的岩性识别方法 |
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| 作者单位： | ;1.长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室;2.长江大学地球物理与石油资源学院;3.中国石油塔里木油田分公司天然气事业部 |
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| 摘 要： | <正>确识别岩性对储层参数的精确计算及流体识别工作具有重要意义。针对复杂岩性储层岩性难以准确判别,考虑到核极限学习机可收敛到全局最优解,将核极限学习机进行改进,提出基于归一化核极限学习机的岩性识别方法。通过对中东伊拉克M油田复杂岩性储层579块岩样进行建模,然后对未参与建模的井进行岩性识别,核极限学习机模型预测准确率达到80.03%,归一化核极限学习机模型不仅在预测准确率达到81.85%,且预测速度仅有0.001 1s,在预测准确率与速度上均优于传统主流模型。
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| 关 键 词： | 复杂岩性 归一化核极限学习机 全局最优 岩性判别 测井 |
Study on lithology identification method for complex lithology reservoir based on normalized kernel extreme learning machine |
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