基于SVR和地震属性的构造煤厚度定量预测
为了提高谱分解和甜面属性组合预测构造煤厚度的精度和可靠性,利用回归型支持向量机(SVR)的非线性处理能力,将SVR和地震属性相结合,研究采区构造煤厚度定量预测方法。在SVR预测模型建立时,以正演模型数据为基础,通过训练和测试获得SVR预测模型的主要参数;结合井旁道数据,建立了采区构造煤厚度SVR预测模型。通过输入实际谱分解属性和甜面属性,定量预测了构造煤厚度。相对于传统地震属性预测来说,本次所预测的构造煤厚度精度较高、误差较小。当核函数类型为径向基核函数、输入为谱分解属性和甜面属性时,预测模型的预测效果最好。由于模型建立时未考虑地震资料信噪比的影响,预测模型不能克服其造成的不确定性。
用户评论