一种基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法，解决了现有技术中岩性识别方法识别岩性不准确的缺陷。该方法包括以下步骤：（1）通过实测的含纵横波数据的测井数据，建立利用支持向量回归机预测未知横波模型的步骤；（2）根据预测的横波数据计算岩石模量的步骤；（3）岩石模量结合常规测井属性构建岩性识别的样本的步骤；（4）利用核Fisher判别分析计算投影方向的步骤；（5）将待识别的样本投影到步骤（4）计算得出的投影方向形成交会图，实现岩性的识别的步骤。本发明专利技术在利用支持向量回归机获得可靠横波数据的基础上，利用核Fisher判别分析识别岩性，从而提高了岩性识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及油气勘探领域，具体的说，是涉及一种基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法。
技术介绍
纵、横波数据是分析岩石物理的基础，在地震模拟、地震资料的AVO分析、流体替换模型的计算、储层预测的流体识别和岩性识别中都需要横波数据。横波预测的方法众多，既有统计经验公式的方法。然而，常规测井只能提供纵波数据，一般的工区由全波测井得到的横波数据较少，要利用测井、地震多属性进行储层预测，就必须开展横波预测工作。很多学者给出了不同的纵横波经验公式，但是，经验公式不具有普遍性，其原因在于，经验公式或方法对于岩性的依赖性很强，且依赖于只适用于当时研究的区域；严格来说，经验公式并不一定适用所有地区。事实上，最可靠和最常用的Vp-Vs关系是实验室或测井数据或者两者的经验拟合。横波速度预测的方法有基于统计理论的方法，如基于最小二乘原理的回归方法，也有非线性的方法。Brian(2004)提出用多重线性回归预测横波速度；Hampson(2001)等人提出利用神经网络建立横波速度数据与测井数据之间的关系进行横波的计算。岩性识别是储层研究的基础和关键内容之一，是计算储层参数、评价储层的基础。从总体上说，岩性识别可以利用地震资料和测井资料进行识别。利用测井资料进行岩性识别的方法有两种：一是根据各种矿物的测井响应值结合交会图技术(如中子与声波交会，中子与密度交会，M-N值交会等)进行矿物的定性判别；二是在对录井资料和岩心薄片资料的研究分析基础上，运用线性和非线性的方法对岩性识别进行识别。随着地球物理的研究和对致密碎屑岩认识的深入，基于线性理论的方法也不能满足实际需要。因为地层的非均质性和测井响应的非线性特征，采用非线性的方法能够提高碎屑岩储层岩性识别的准确率。基于非线性方法的储层岩性识别包括两个方面：一是特征变量的选取，即选出对岩性识别敏感的测井属性，测井属性的个数应尽可能的少。在不同的研究中，测井属性的选取也不同，如选取自然电位、自然伽玛、声波时差、电阻率与补偿中子作为岩性识别的特征变量；选取声波时差、自然电位、自然伽玛、电阻率、微电位、井径、微梯度来识别岩性。二是岩性识别方法的选取，岩性识别的方法众多，有基于统计理论的方法，也有基于非线性理论的方法，基于传统统计学理论的方法有时因为自身的局限性难于取得理想的效果，但方法大多简单且易于实现；非线性方法如神经网络、支持向量回归机、PSO神经网络、分形等对具有非线性特征的问题一般能够取得好的效果，但方法实现要难于基于传统统计学的方法。识别方法的选取应根据研究对象和方法本身的特点来确定。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述缺陷，提供一种可提高岩性识别的准确率的基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法，包括以下步骤：(1)通过实测的含纵横波数据的测井数据，建立利用支持向量回归机预测未知横波模型的步骤；(2)根据预测的横波数据计算岩石模量的步骤；(3)岩石模量结合常规测井属性构建岩性识别的样本的步骤；(4)利用核Fisher判别分析计算投影方向的步骤；(5)将待识别的样本投影到步骤(4)计算得出的投影方向形成交会图，实现岩性的识别的步骤。进一步的，所述步骤(1)的具体方式如下：(11)从实测的含纵横波数据的测井数据中提取训练样本构成训练样本集D＝{(xi,yi)|i＝1,2,…,n本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过实测的含纵横波数据的测井数据，建立利用支持向量回归机预测未知横波模型的步骤；(2)根据预测的横波数据计算岩石模量的步骤；(3)岩石模量结合常规测井属性构建岩性识别的样本的步骤；(4)利用核Fisher判别分析计算投影方向的步骤；(5)将待识别的样本投影到步骤(4)计算得出的投影方向形成交会图，实现岩性的识别的步骤。

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法，其特征
在于，包括以下步骤：
(1)通过实测的含纵横波数据的测井数据，建立利用支持向量回归机预
测未知横波模型的步骤；
(2)根据预测的横波数据计算岩石模量的步骤；
(3)岩石模量结合常规测井属性构建岩性识别的样本的步骤；
(4)利用核Fisher判别分析计算投影方向的...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗德江，梁元，柳炳利，唐菊兴，刘斌，郭科，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：四川;51