PSO-LIBSVM在钾盐矿层识别中的应用研究

钾盐的紧缺严重制约了中国农业的发展,加大钾盐的勘探开发力度有助于提高我国钾盐的自给自足能力。四川盆地钾盐资源丰富,是我国目前重要的钾盐勘探开发研究区域之一。杂卤石作为四川盆地最重要的固态钾盐矿物,常夹杂在硬石膏、岩盐和白云岩等岩层中。针对常规测井解释方法难以精确识别杂卤石的问题,因此,提出一种新的基于粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)杂卤石识别方法开展四川盆地杂卤石的分类识别研究。以PSO和SVM理论为基础,结合测井解释方法,选择对杂卤石测井响应灵敏的有效数据作为输入样本,随机产生训练集和测试集,并采用PSO优选出径向基核函数参数,建立杂卤石分类预测模型。与录井结果对比,基于PSO的SVM模型识别准确率达到了97.5758%,在识别精度和速度上明显优于交叉验证方法优化的SVM模型。结果表明,该模型在四川盆地钾盐勘探中具有广阔的应用前景。