基于模型驱动数据挖掘的低阻油层识别方法

• 作者: 朱丽萍 李洪奇 李雄炎
• 来源期刊: 东北石油大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模型驱动 数据挖掘 低阻油层 储层预测 特征参数 预测模型 识别
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 30-34
• 分类号: TE19
• 字数: 4607字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4107.2010.04.007

摘要

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率为90.05%.