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有效预测裂缝发育区是寻找致密气甜点区的关键,但目前海陆过渡相致密碎屑岩储层裂缝预测的效果较差。利用DEM理论模型获得岩石孔隙纵横比α及干岩石体积模量,探讨裂缝对致密碎屑岩地层岩石弹性的影响及不同尺度裂缝间的关联性。利用模型确定的α可以较好地识别出裂纹发育段,随着孔隙纵横比由1.0转变为0.01,地层岩石体积模量和剪切模量也逐渐降低,表明裂纹相比孔隙而言更容易引起岩石弹性发生改变。地层岩石由干岩石到饱和地层流体过程中,裂缝不发育地层的体积模量增加幅度为3.1%;对于裂缝发育地层段,孔隙度小于4.7%时其体积模量的增加幅度平均为7.0%,孔隙度大于4.7%时其体积模量增加幅度平均为23.0%,拐点处所对应岩石孔隙度可作为岩石内部裂纹发育程度的评价指标。对于裂缝不发育段地层,干岩石体积模量与剪切模量的比值和孔隙度具有较好的正相关性;对于裂缝发育段地层,干岩石体积模量与剪切模量的比值和孔隙度具有较好的负相关性。研究结果表明,利用岩石弹性性质可以定量表征碎屑岩地层裂缝的发育特征。 相似文献
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һ�ֻ���SVM����ѡ�������Ԥ�ⷽ�� 总被引:7,自引:1,他引:7
支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法,在许多分类问题和函数拟合问题上都已获得了很好的效果。对于少量样本的分类问题,SVM具有调节参数较少,运算速度快等优点。通过地震、测井等信息进行油气预测是一种典型的非线性分类器设计问题,它具有已知样本数较少、特征个数较少等特点,文章据此提出了一种基于特征扩展和特征选择的改进SVM方法。该方法将原始特征通过非线性变换到高维空间,然后应用线性SVM进行特征选择,并同时计算降维过程中各个特征子集对应的留一法错误率,最后选择错误率较小的特征子集来设计线性SVM分类器。在通用数据的实验中,这种方法仅仅用较为简单的多项式核函数就大大提高了分类器的泛化能力。与传统的模糊数学方法、神经网络方法和SVM方法相比,这种方法在四川观音场构造的碳酸岩盐储层数据的预测误差降低了50%,是一种有效的油气预测方法。 相似文献
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提出了地震动幅值特性参数工程适用性的基本要求,据此对现有幅值的定义进行了简要评述,并通过其中六种不同幅值定义对结构弹性及弹塑性地震反应影响的显著性分析,给出了在工程应用中如何选择地震动幅值特性参数的建议。 相似文献
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