基于支持向量回歸的頁巖TOC含量預測

作者：何沂,甘宇,逯宇佳,王弘揚,呂雪松

摘要：頁巖儲層中的總有機碳含量（TOC）是頁巖氣儲層評價的重要參數之一。目前,TOC含量大多由實驗室環境中的巖心樣品確定。引入支持向量機進行預測,采用主成分分析（PCA）提取目標特征,利用支持向量機在特征數據上進行回歸預測。預測結果與實測巖心之間的相關系數達到93.25%。基于同樣的特征數據,支持向量機方法比BP方法能夠更快、更準確地預測TOC含量。

發文機構：成都理工大學地球物理學院

關鍵詞：總有機碳含量主成分分析支持向量機BP神經網絡TOC contentprincipal component analysissupport vector machine and BP neural network

分類號： TP181[自動化與計算機技術—控制科學與工程][自動化與計算機技術—控制理論與控制工程]