判别分析参量的优化选择及其应用

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针对复杂地球物理数据集合,应用判别分析技术构建不同集合体识别函数时,需要优选出能敏感反映各类集合体特征的测量参量.声波、电阻率、自然伽马等地球物理测井项目对于岩层中的油、水性质反映能力各不相同,以卫星油田葡萄花油藏的20个油层、10个油水同层、15个水层为研究对象,依据构建集合内参量均匀度参数及集合间距离参数,优选出识别3类岩层的敏感测量项目,并依据这些参量建立贝叶斯判别函数,相对于所有测量参量均参与计算的情况,方法识别精度提高了9.7%. For complex geophysical data sets, when using discriminant analysis techniques to construct different ensemble identification functions, it is necessary to select the measurement parameters that can sensitively reflect the characteristics of all kinds of aggregates.Genetic Logging Project such as Acoustic Wave, Resistivity, In which 20 oil layers, 10 oil-water layers and 15 water layers in the Putaohua reservoir of the satellite oil field are taken as research objects. Based on the parameters of uniformity of parameters in the collection and the distance between the sets Parameters, it is preferable to identify the sensitive measurement items of the three types of rock formations and to establish the Bayesian discriminant function based on these parameters. The accuracy of the method recognition is improved by 9.7% with respect to all the measured parameters involved in the calculation.
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