【摘 要】
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基于多参数信息的低阻油层的识别属于高维、非线性的模式识别问题.结合研究工区低阻油层储层特征,分析研究工区构造和沉积特征,以数据挖掘方法为基础,确定模型驱动数据挖掘的
【机 构】
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中国石油大学（北京）计算机科学与技术系,中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室,中国石油大学（北京）地球探测与信息技术北京市重点实验室
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基于多参数信息的低阻油层的识别属于高维、非线性的模式识别问题.结合研究工区低阻油层储层特征,分析研究工区构造和沉积特征,以数据挖掘方法为基础,确定模型驱动数据挖掘的理论框架;以测井、岩心和试油的相关信息为源数据,利用聚类和关联分析获取敏感参数;以敏感参数为核心,采用决策树、贝叶斯网络、支持向量机和人工神经网络方法获得多参数组合的预测模型,并结合参数的物理含义和低阻油层的实际特征,对预测模型进行修正,改进预测模型的实用性.结果表明：利用模型驱动数据挖掘方法得到的最优预测模型,预测研究工区的低阻油层的识别准确
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