支持向量机方法在低阻油层流体识别中的应用

在H油田含油层系中,低阻油层与高阻水层并存,储层的岩性和孔隙结构复杂多变,粘土矿物普遍存在,在电性上直接区分油水层比较困难,常规测井解释符合率较低。为此,在认真分析工区低阻油层地质特征的基础上,引入模式识别领域应用较好的支持向量机（SVM）方法,探索了该方法在油水层划分中的应用。首先综合常规测井资料和试油资料构建57个油水层样本（学习样本34个,预测样本23个）,并进行数据归一化处理,然后根据训练样本的分布和实验结果选择核函数类型,利用网格搜索寻优法得到模型最优参数,建立起低阻油层目的层段流体识别模型。利用该模型对23个预测样本进行识别,结果正确的有21个,预测精度达91.3%,其中2个误判样本是将油水同层判识为水层。对34个建模样本进行回判,准确率达100%。对某井4号层位（1476～1481m井段）射孔试油结果产油63.7m3/d,无水,与预测结果一致。由此表明利用支持向量机方法对未知流体属性的正确识别是可行的。