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摘要
本研究针对新场气田须二气藏单井气水层识别问题，提出了一种新的识别模型。该模型基于支持向量机 (SVM) 算法并结合岩心分析和地震资料进行辅助识别。在模型的建立过程中，首先针对气水层边界的特点，选择渗透率、孔隙度、压降等岩心参数作为 SVM 算法的输入特征。同时，根据地震反演成像结果和震源机理解译结果，选取速度和密度等地震参数辅助识别气水层。最后，通过对已有的实测井数据的分析，验证了该模型的有效性和准确度。
关键词：支持向量机；气水层；岩心分析；地震资料；模型验证
Abstract
This paper proposes a new identification model for single-well gas-water layers in the Xuchang gas field. The model is based on the support vector machine (SVM) algorithm and assisted by core analysis and seismic data. In the model building process, the permeability, porosity, pressure drop and other core parameters are selected as input features of the SVM algorithm according to the characteristics of gas-water layer boundaries. At the same time, seismic parameters such as velocity and density are selected to assist in identifying gas-water layers based on seismic inversion imaging results and seismogenic mechanism interpretation results. Finally, the effectiveness and accuracy of the model are verified by analyzing the existing measured well data.
Keywords: support vector machine; gas-water layer; core analysis; seismic data; model verification
在采气过程中，气水混合流体的产生会降低气井的产量和提高生产成本。因此，在对气田进行开发和管理时，准确识别气水层对气藏评价和注水增产都具有重要意义。在单井气水层识别中，岩心分析和地震资料的应用已成为当前最常用的识别方法。岩心分析可以反映储层的物理特征及其差异，而地震资料则能够提供三维视角下的地层信息。
近年来，支持向量机 (SVM) 算法在单井气水层识别中得到了广泛应用。该算法以其良好的泛化能力和较高的分类准确率在模式识别、数据挖掘和监督学习等领域中取得了很好的效果。本文基于 SVM 算法，结合岩心分析和地震资料，建立了一种新的单井气水层识别模型，并在实测井数据案例中进行了验证。
岩心分析
岩心分析是目前常用的识别单井气水层的方法之一。该方法通过对岩心样品的分析，获取储层物性参数，进而建立起储层物性分析模型。一般岩心分析的范围包括孔隙度、渗透率、密度等多项参数，其中渗透率指的是岩石介质在单位时间内流体流动的速率。而孔隙度则是指岩石体积中被孔隙占据的比例。
地震资料分析
地震资料在气藏勘探和开发中有着重要作用。地震勘探常采用反演成像的方式，获得地下介质的速度、密度等物性参数。而针对单井气水层识别问题，一般通过将地震资料中的速度和密度数据与已知岩性关联，确定气水层的位置和厚度。
SVM 算法
SVM 算法是一种基于结构风险最小化原理的分类模型，其优点在于能够寻找到最佳的分类边界。具体而言，SVM 算法采用核函数将输入特征从低维空间映射到高维空间，通过划分超平面将数据分为两个类别。在建模过程中，需要选择合适的核函数和正则化参数，以最大化分类边界间的间隔，并进一步提高 SVM 算法的性能。
核函数选择
将 SVM 算法应用于单井气水层识别问题时，需要根据岩心分析结果选择合适的核函数。目前常用的核函数有线性核、多项式核和径向基核函数等。其中，径向基核函数被认为是最为优秀的核函数之一，较好地适用于储层岩石物性特征不稳定的情况。
输入特征选择
针对须二气藏单井气水层识别问题，本研究选择渗透率、孔隙度和压降等三项岩心参数作为 SVM 算法的输入特征。渗透率和孔隙度反映了岩石介质的渗透性和孔隙结构，而压降则能反映储层的含油饱和度和渗流状态。
与此同时，根据须二气藏的地质特征，本研究还选取了速度和密度等地震参数作为辅助识别的指标。这是因为，储层的速度和密度与其物性参数具有一定的关联性。在本研究中，地震参数的获取采用了反演成像的方法。
在模型建立完成之后，本研究利用须二气藏的实测井数据，对该模型进行了验证。具体而言，本实验选取4口典型井作为训练样本，另外6口井则用于测试样本。在测试过程中，根据模型预测的气水层位置和厚度，与实测的气水层位置和厚度进行对比，计算了模型的准确率、召回率和 F 值等评价指标。
模型的评价结果表明，在须二气藏单井气水层识别问题中，本研究提出的 SVM 模型取得了较好的识别效果，其 F ，证明了本研究提出的模型在气水层识别中的可行性和实用性。
本研究基于 SVM 算法，结合岩心分析和地震资料，提出了一种新的须二气藏单井气水层识别模型。在该模型中，针对气水层边界的特点，选择了渗透率、孔隙度、压降等岩心参数作为 SVM 算法的输入特征，并通过地震反演成像结果和震源机理解译结果协助识别。
实验结果表明，本研究提出的模型能够实现较好的单井气水层识别，并具有较高的准确率和 F 值等评价指标。未来，可以通过扩大样本量和优化模型参数等方法进一步提高模型的性能和可信度。