基于蚁群算法的支持向量机在储层参数上的应用研究

【摘要】某油田经过长期的水驱油开采，使得剩余油的含量越来越少。到了开采后期。因为长期的注水，使得石油当中的含水比例逐渐增大，地下剩余油的分布情况复杂，开采石油的难度增加。所以在现阶段如何准确求出储层参数(孔隙度、渗透率、含油饱和度)，来重新了解层内岩性、电性、物性等的一些变化规律，准确计算出地层剩余油的分布情况是急需解决的问题。在现阶段，对于储层参数的计算思想是，首先利用检查井的曲线数据对孔隙度、渗透率和含油饱和度进行传统的建模。然后利用传统所建立的模型去对未知井的一些储层参数进行预测。对于传统的建模都是线性的建模。即通过深侧向电阻率(RLLD)、自然电位(SP)、自然伽马(GR)和声波时差(AC)当中的某一条曲线去拟合孔隙度、渗透率和含油饱和度。再利用所建立的模型去对未知井的孔隙度、渗透率和含油饱和度的进行预测。但是传统线性建模所计算出的储层参数与实际的值差距较大。因此为了能够找到精度更加高的模型来预测储层参数。我们利用了支持向量机来对参数进行了非线性建模。支持向量机是通过对样本的训练来预测一些规律。也是机器学习的一种。其主要的思想是统计学习理论。统计学习理论和传统的一些统计学相比，由于传统统计学中的训练样本的数量都是非常非常大的，趋向于无穷。而统计学习理论所训练的样本数目往往是有限的，例如在本文中的测井曲线数据。因此对于本文来说，对实际当中一些往往数量是有限的测井曲线数据进行建模，利用支持向量机得到的效果会更好。支持向量机大多数是应用在分类问题中，在本文主要是应用了支持向量机的回归。对于支持向量机的回归，我们在进行建模的过程中需要设置两个参数，惩罚因子C和不敏感系数参数。在本文中，我们通过蚁群算法来优化这两个参数。蚁群算法是模拟蚂蚁觅食的行为，通过蚂蚁间的信息素来找到巢穴和食物源的最短路径。我们利用蚁群算法通过网格化的方法来对支持向量机的参数进行优化。再用蚁群算法优化参数的支持向量机对孔隙度、渗透率和含油饱和度进行建模。并且利用交会图和柱状图的方法对所建模型的精度进行检验。最后，我们将所建的模型去预测实际油井的储层参数。并与传统建模所预测油井的储层参数进行比较。进而来说明通过蚁群优化的支持向量机所建的模型精度更高，所预测的储层参数更加准确。也就是更好的能反映出地下剩余油的分布情况。
【作者】姚刚；
【导师】曹旭光；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】蚁群算法；支持向量机；储层参数；

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