逐类组合支持向量机在致密储层判识和产能预测中的应用 (2011年)

针对致密储层判识和产能预测准确率低，提出一种新的建模方法――逐类组合支持向量机方法(TCSVM)．首先应用支持向量分类机(SVC)实现储层类别判识，然后用支持向量回归机(SVR)建立气层产能预测模型，最后对未知储层进行判识和产能预测．该模型通过前期降噪、降维的属性优化，有效降低数据类别对储层判识的干扰，提高储层判识和气层产能预测的准确率．以陕甘宁盆地中部气田马五1气藏为例，选用19口井的92个已测试层位作为已知样本(其中78个训练样本，14个检验样本)，以气层、含气层、干层、水层和产能赋值为目标，挑选与储