【摘 要】
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该论文提出了叠前二维空间模式识别方法,综合利用地震资料、测井资料进行聚类分析和分类判别,以预测储层的纵向、横向分布.模式识别分为无监督分类(聚类分析)和有监督分类(分
【出 处】
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中国石油天然气总公司中国科学院渗流流体力学研究所 中国科学院渗流流体力学研究所
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该论文提出了叠前二维空间模式识别方法,综合利用地震资料、测井资料进行聚类分析和分类判别,以预测储层的纵向、横向分布.模式识别分为无监督分类(聚类分析)和有监督分类(分类判别)两种方法.聚类方法适合于无井或少井的勘探区和井类型不完全、不具代表性的开发区.如果测井资料比较齐全,而且需要确切知道分类类别时,就要采用分类判别方法.该文采用的聚类方法是矢量量化方法和Kohonen自组织神经网络方法,并对两种聚类方法的结果加以比较.在做分类判别的模式训练这一过程时,样本的提取不是以往的先在测井资料上获得目的的层深度段,再通过深时转换对应到时间域的地震资料上获取样本;而是直接对井旁道进行聚类,然后利用测井资料修改聚类结果得到样本.接下来的模式训练和模式判别可以采用BP和ALOPEX两种神经网络方法.
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