基于VIF-GA-SVM的宏观煤岩类型测井识别方法

本发明公开了基于VIF‑GA‑SVM的宏观煤岩类型测井识别方法，包括以下步骤：S1：对测井数据进行预处理，将煤层顶底板各剔除1m的测井数据，保证数据准确性；S2：对预处理后的数据进行方差膨胀因子检验，并剔除方差膨胀因子大于10的异常值，避免数据共线性太强；S3：进行模型构建；S4：利用遗传算法进行对模型参数进行优化，使支持向量机在进行宏观煤岩类型识别时的准确率提高。本发明主要采用了多种测井数据，利用方差膨胀因子检验（F‑VIF）排除了其他影响模型识别准确度的数据,再利用遗传算法对SVM参数进行优化。采用本发明的方法可以更好地识别煤样的宏观煤岩类型，避免人工出现的误差，对煤层气勘探以及开采有很大的意义。