支持向量机在油气储层、深厚覆盖层灌浆和矿井孔隙度预测中的应用

2005年，袁全社以胜利油田某河道砂薄储层为例，运用基于统计学习理论的支持向量机方法，以地震波形数据为输入，输出储层参数和含油气性分布，成功解决了小样本学习的难题。

2010年，彭小勇将最小二乘支持向量机和模糊控制理论相结合，依据西部工区深厚覆盖层的地质条件，构建了深厚覆盖层灌浆量智能预测模型和深厚覆盖层灌浆浆液浓度变换智能预测模糊控制系统，为实际工程提供指导。

2012年，王博文针对当前矿井孔隙度预测存在的缺陷，将支持向量机方法应用于具体的矿井孔隙度预测中，旨在提供更为高效和准确的预测方法，从而为孔隙度预测领域提供新的解决方案。