【摘 要】
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针对传统储层流体识别方法识别精度低、运算量大、过于依赖个人经验的缺点,提出基于密度聚类的K 近邻法,根据待测层段测井数据的空间分布规律,将样本按相对密度聚类成数据簇,
【机 构】
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西南石油大学地球科学与技术学院,中石化西北油田分公司
【基金项目】
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国家“十二五”重大专项（2011ZX05049-001-001）
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针对传统储层流体识别方法识别精度低、运算量大、过于依赖个人经验的缺点,提出基于密度聚类的K 近邻法,根据待测层段测井数据的空间分布规律,将样本按相对密度聚类成数据簇,并利用K 近邻投票获得各簇所属类别.将该方法应用在某油田奥陶系鹰山组碳酸盐岩储层识别中.结果表明,较之其他常用识别方法,该算法识别精度高,泛化性和鲁棒性强,在处理大数据分类问题时具有明显优势,且在识别常规方法难以识别的油水同层时取得了较好的效果,具有良好的应用前景,为利用数据挖掘方法解决油田勘探开发中的复杂问题提供了新思路.
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