特許
J-GLOBAL ID：201603003446744356
最小二乗サポートベクターマシンを用いた貯留層特性予測
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (4件)：
渡邉 一平
, 木川 幸治
, 佐藤 博幸
, 小池 成
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2014-533595
特許番号：特許第6006799号
出願日： 2012年09月17日
請求項（抜粋）：
【請求項1】 地下貯留層構造の貯留層特性を、前記貯留層から利用可能な入力データのコンピュータにおけるサポートベクターマシン処理によってモデリングし、前記利用可能な入力データの回帰分析によって、前記地下貯留層中の対象となる領域での前記貯留層特性の尺度を形成するための、コンピュータ実施方法であって、
(a)前記貯留層の地震調査から得られる地震調査データから、地下属性に関するトレーニング入力データを受信するステップと、
(b)前記貯留層中の井戸から得られるデータから、形成岩特徴に関するトレーニングターゲットデータを受信するステップと、
(c)地下属性トレーニングデータ及び形成岩特徴トレーニングターゲットデータを複数のサブセットに区分するステップと、
(d)サポートベクターマシンモデリングに対する形成属性パラメータを選択するステップであり、
(1)カーネルパラメーター値とペナルティーパラメータ値の対を有する動径基底カーネル関数対に対して、地下属性トレーニングデータの各サブセットを、前記複数のサブセットの他のサブセットと相互検証するステップと、
(2)相互検証した各サブセットの誤差関数を形成するステップと、
(3)前記地下属性トレーニングデータのサブセットを前記相互検証するステップを繰り返し、複数の異なる動径基底カーネル関数対に対して誤差関数を形成するステップと、
を実行することによって、選択するステップと、
(e)前記複数の異なる動径基底カーネル関数対に対して前記形成された誤差関数の最小誤差関数を決定することによって、前記選択された形成属性パラメータを最適化するステップと、
(f)前記トレーニングターゲットデータ、前記選択された形成属性パラメータ、地下属性トレーニングデータの前記相互検証されたサブセット、および前記複数の動径基底カーネル関数対に対する前記誤差関数を、サポートベクターマシンモデリングに対するトレーニング入力として提供するステップと、
(g)前記提供されたトレーニング入力の前記誤差関数の最小誤差関数を決定するための回帰分析により、サポートベクターマシンモデリングを実行するステップと、
(h)前記トレーニング入力の前記サポートベクターモデリングに基づいて前記貯留層特性を予測するステップと、
(i)前記予測された貯留層特性の出力表示を形成するステップと、
の前記コンピュータ処理ステップを含む、方法。
IPC (2件)：
G01V 1/28 ( 200 6.01)
, G01V 1/00 ( 200 6.01)
