[发明专利]一种基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法

权利要求书

1.一种基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)通过实测的含纵横波数据的测井数据，建立利用支持向量回归机预测未知横波模型的步骤；

(2)根据预测的横波数据计算岩石模量的步骤；

(3)岩石模量结合常规测井属性构建岩性识别的样本的步骤；

(4)利用核Fisher判别分析计算投影方向的步骤；

(5)将待识别的样本投影到步骤(4)计算得出的投影方向形成交会图，实现岩性的识别的步骤。

2.根据权利要求1所述的基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法，其特征在于，所述步骤(1)的具体方式如下：

(11)从实测的含纵横波数据的测井数据中提取训练样本构成训练样本集D＝{(x_i,y_i)|i＝1,2,…,n}，式中，x_i为横波，y_i为纵波；

(12)利用训练样本和支持向量回归机建立横波的预测模型：

y=Σi=1naiK(xi,x)+b]]>

式中K(x_i,x)))为核函数，b为偏置量，α_i为权向量；

(13)利用支持向量回归机预测的横波与实测横波进行相关分析，若相关较强，则步骤(12)中的预测模型可用于步骤(2)预测横波。

3.根据权利要求2所述的基于支持向量回归机和核FISHER分析的岩性识别方法，其特征在于，所述步骤(2)的具体方式如下：

(21)利用所述步骤(2)建立的横波预测模型和实测纵波数据V_P，得到预测横波数据V_S；

(22)利用公式：Vs＝Δts*1000/(12*2.54)得到横波测井时差Δts；

(23)根据横波测井时差Δts和实测的纵波测井时差Δtp可计算得出各模量，分别如下：

扬氏模量E：E=ρΔts2×[3Δts2-4Δtp2Δts2-Δtp2];]]>

体积模量K：K=ρ×3Δts2-4Δt23Δts2×Δtp2;]]>

剪切模量μ：μ=ρΔts2;]]>

泊松比v：v=0.5Δts2-Δtp2Δts2-Δtp2;]]>

拉梅常数λ：λ=ρ(tp2-2ts2ts2×tp2);]]>

上式中，Δts为横波测井时差，Δtp为纵波测井时差，ρ为密度。