结合粗糙集与支持向量回归进行油藏物性参数预测

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为了更准确的预测油藏物性3个重要参数:孔隙度、渗透率、饱和度,提出了结合粗糙集属性约简和支持向量机回归的方法。首先用粗糙集理论对测井数据样本属性进行约简,从而选出决策属性,构成新的样本数据。然后用支持向量回归理论对数据样本进行训练,建立支持向量回归模型,并且对测试样本进行预测。实验结果表明,该方法获得了较好的拟合结果,并且减少了支持向量机在训练中的计算复杂度,提高了物性参数预测的准确率。执行该方法可为油藏开发提供决策依据。
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