论文摘要
测井岩性识别是油气藏勘探开发的重要基础工作。随着计算机技术的发展,数据挖掘方法越来越多地应用于岩性识别以提高预测准确性。数据挖掘方法可归纳为多元统计算法和智能性算法两大类,其中多元统计算法包括主成分分析、判别分析,智能性算法有神经网络、决策树、支持向量机。目前多元统计算法在测井岩性识别中应用广泛,智能性算法的应用尚处于发展阶段。基于大量文献调研的成果,概述了多元统计算法的原理及应用现状,重点梳理智能性算法的理论和优势,提出在应用智能性算法时需要将测井数据预处理,包括测井参数选择、测井数据归一化和降维。在此基础上,通过实例验证了智能性算法的应用效果,认为这是测井岩性识别领域今后的发展方向。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李政宏,刘永福,张立强,赵海涛,陈曦,李昊东
关键词: 岩性识别,数据挖掘,多元统计算法,智能性算法,测井数据
来源: 断块油气田 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学
专业: 地质学,石油天然气工业
单位: 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,中国石油塔里木油田公司勘探开发研究院,帝国理工学院地球科学与工程系,中国石油大港油田公司第二采油厂
基金: 中科院战略先导科技专项“深层碎屑岩储层发育机理与分布规律”（XDA14010202）,国家科技重大专项课题“深层-超深层油气成藏过程与勘探新领域”（2017ZX05008-004）,中国石油天然气股份有限公司重大科技专项“塔里木深层油气高效勘探开发理论及关键技术”（2018E-1801）
分类号: P631.81;P618.13
页码: 713-718
总页数: 6
文件大小: 1567K
下载量: 224
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