基于密度聚类的K近邻法在储层流体识别中的应用

• 作者: 卢一凡 李宗杰 柳建华 赵军
• 来源期刊: 中国石油大学学报(自然科学版)
• 关键词: 测井解释 流体识别 K近邻法 相对密度聚类 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 石油地质与勘查工程
• 页码范围: 65-71
• 页数: 7页
• 分类号: P631.84|TE122.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5005.2015.05.009

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵军	西南石油大学地球科学与技术学院	73	383	11.0	17.0
2	柳建华		9	93	6.0	9.0
3	李宗杰		10	78	6.0	8.0
4	卢一凡	西南石油大学地球科学与技术学院	1	6	1.0	1.0