支持向量机法在小断裂识别中的研究与应用

摘要

小断裂的精细识别与综合预测是裂缝型油气藏勘探的热点与难点,裂缝的发育程度决定了储层的分布特征,且具有很强的非均值性.本研究构建了裂缝敏感因子,在地震属性优化和选择的基础上,利用支持向量机算法实现裂缝型储层的综合预测与评价.首先,根据工区储层特征,利用常规的测井资料建立反映断裂特征的敏感测井曲线;然后,从叠后地震资料中提取大量属性,并运用相关聚类算法选择与裂缝特征最敏感的属性集合;最后,运用支持向量机建立裂缝敏感因子与地震属性集之间的非线性映射关系,从而实现裂缝储层小断裂特征的精细刻画.对本文提出的新技术在实际工区中进行测试应用,预测的小断裂发育规律与研究工区的地质认识吻合较好,并且与测井资料解释结果具有很高的一致性,因此,该方法可为裂缝性储层识别提供可靠的地球物理依据.