多方法融合判别复杂砂砾岩岩性

作者：白烨; 薛林福; 潘保芝; 张晓明; 李万才

来源：吉林大学学报(地球科学版), 2012, S2: 442-451.

DOI：10.13278/j.cnki.jjuese.2012.s2.029

• 砂砾岩
• 测井
• 模式识别
• 梨树断陷
• 岩性识别 glutenite
• well logging
• pattern recognition
• Lishu fault depression
• lithology identification

砂砾岩储集体为快速沉积环境下形成的沉积物,具有很强的非均质性,因此,利用测井数据进行岩性识别的结果准确性较差。笔者针对该问题,从砂砾岩储集体中岩性测井特征提取和模式识别算法2方面进行分析。在测井特征提取上,针对其粒度跨度大、成分复杂、过渡岩性测井特征多样的特点,利用沉积相、物源体系控制岩石的成分和结构特征的多样性,达到准确提取岩石骨架颗粒参数的目的。在模式识别算法上,选取支持向量机、极限学习机和概率神经网络3种基于不同分类原理的模式识别算法,构建SEP岩性判别算法。在松辽盆地南部梨树断陷下白垩统营城组砂砾岩储集体岩性识别中,采用SEP法,利用GR-AC-CNL-DEN-RLLD-w(K-PE测...

• 出版日期2012
• 单位中国石化集团东北石油局; 吉林大学