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J-GLOBAL ID：201702268788678832   整理番号：17A0164418

サポートベクトル回帰と坑井誘導に基づく三角形の炭化水素貯留層パラメータの予測【JST・京大機械翻訳】

Delta stratigraphic reservoir parameter estimation based on support vector regression machine and well logging data

著者 (6件)： Zhao Xuesong (Geophysical Exploration Research Institute, Huabei Oilfield Company,PetroChina) ,  Gao Qiangshan (China University of Petroleum (East China)) ,  Tang Chuanzhang (Exploration Department,Huabei Oilfield Company, PetroChina) ,  Liu Xiheng (Geophysical Exploration Research Institute, Huabei Oilfield Company,PetroChina) ,  Song Jianguo (China University of Petroleum (East China)) ,  Zhou Congan (Geophysical Exploration Research Institute, Huabei Oilfield Company,PetroChina)
資料名： Shiyou Diqiu Wuli Kantan  (Shiyou Diqiu Wuli Kantan)
巻： 51  号： 5  ページ： 976-982  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2202A  ISSN： 1000-7210  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 三つの角質貯留層の貯留層は,砂岩体が小さく,散在し,薄くなり,連結性が悪く,泥岩との結合により,反射信号が弱くなり,統合/微細解釈を行うことが困難である。これらに基づき,本論文では,サポートベクトル回帰(と)と坑井誘導に基づく三角形の炭化水素貯留層パラメータの予測法を提案し,これらの砂岩体の分布特性を記述するために使用した。検層データから石油貯留層の特徴を明らかにするパラメータを貯留層予測のガイドとし、サポートベクトル回帰法を利用して多種の属性と貯留層パラメータの間のマッピング関係を構築し、さらに貯留層の予測を展開する。CF地区の実例に対して、貯留層のガンマパラメータとR4パラメータを推定することにより、河道砂岩体の分布特徴を予測し、得られた結果は掘削により明らかになった実際の岩石学と高い適合度を有する。そのため、本論文の方法はデルタの岩質石油貯留層の予測に適用できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 河道 ,  砂岩 ,  布特性 ,  岩石学 ,  連結性 ,  検層 ,  泥岩 ,  石油貯留層 ,  岩質 ,  予測技法 ,  *坑井
準シソーラス用語： 適合度 ,  *貯留層 ,  *炭化水素貯留層 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： delta stratigraphic reservoir ,  seismic attribute ,  support vector regression machine ,  reservoir feature parameter

分類 (9件)： 採油,採ガス一般  (UA10010K) ,  生薬一般  (GX06010Y) ,  分子化合物  (CE02000C) ,  油層工学  (UA10030G) ,  原子炉冷却系  (MD04040P) ,  レーダ  (ND13010H) ,  自動車設計・構造・材料一般  (QG03010O) ,  酵素製剤・酵素阻害剤の基礎研究  (GW21010W) ,  食品の化学・栄養価  (FJ01020J)

タイトルに関連する用語 (7件)： サポートベクトル回帰 ,  坑井 ,  誘導 ,  三角形 ,  炭化水素貯留層 ,  パラメータ ,  予測