吉林大学学报(地球科学版) 2015, 45(2) 639-648 DOI: 10.13278/j.cnki.jjuese.201502305    ISSN: 1671-5888 CN: 22-1343/P
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地球探测与信息技术
基于最小二乘支持向量机测井识别火山岩类型:以辽河盆地中基性火山岩为例
牟丹1, 王祝文1, 黄玉龙2, 许石1, 周大鹏1
1. 吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;
2. 吉林大学地球科学学院, 长春 130061
摘要：

最小二乘支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的模式识别方法。与传统统计学相比,它能有效解决有限样本、非线性、高维数模型的建立问题,而且建立的模型具有很好的预测性能。岩性识别本质是解决分类问题,本文基于最小二乘支持向量机解决分类问题的优势,首先用GR、CNL、DEN、AC、RLLD等常规测井曲线数据建立样本空间;然后通过耦合模拟退火和交叉验证的方法寻找最佳参数,优化最小二乘支持向量机分类器;最后建立了最小二乘支持向量机岩性识别模型。通过取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片鉴定,确定辽河盆地40口井315 m井段2 520个岩性样品作为训练样本,建立岩性识别标准。对8口井13 866 m井段110 928个火山岩数据采样点进行测井识别,可识别致密玄武岩、气孔玄武岩、粗面岩等8种主要火山岩类型。识别结果与8口测试井中316个有取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片的精确岩矿定名对比,符合率达到75.2%,与以往测井识别复杂火山岩岩性相比,在识别准确率和效率上都有明显提高。
关键词： 最小二乘支持向量机 辽河东部坳陷 火山岩 岩性分类
收稿日期  2014-07-02   修回日期    网络版发布日期  2015-03-26  
DOI: 10.13278/j.cnki.jjuese.201502305
基金项目:

国家"973"计划项目(2012CB822002)
通讯作者: 王祝文(1961-),男,教授,博士生导师,主要从事地球物理测井、核地球物理、测井新方法新技术等方面的解释理论和方法的教学与科研工作,E-mail:wangzw@jlu.edu.cn
作者简介: 牟丹(1986-),女,博士研究生,主要从事地球物理测井、测井新方法新技术等方面的解释理论和方法的科研工作,E-mail:mudan-main@163.com
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