基于支持向量回归的页岩TOC含量预测

作者：何沂,甘宇,逯宇佳,王弘扬,吕雪松

摘要：页岩储层中的总有机碳含量（TOC）是页岩气储层评价的重要参数之一。目前,TOC含量大多由实验室环境中的岩心样品确定。引入支持向量机进行预测,采用主成分分析（PCA）提取目标特征,利用支持向量机在特征数据上进行回归预测。预测结果与实测岩心之间的相关系数达到93.25%。基于同样的特征数据,支持向量机方法比BP方法能够更快、更准确地预测TOC含量。

发文机构：成都理工大学地球物理学院

关键词：总有机碳含量主成分分析支持向量机BP神经网络TOC contentprincipal component analysissupport vector machine and BP neural network

分类号： TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程][自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]