数据挖掘方法在测井岩性识别中的应用

• 作者: 刘永福 张立强 李政宏 李昊东 赵海涛 陈曦
• 来源期刊: 断块油气田
• 学科: 地球科学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 地质勘探
• 页码范围: 713-718
• 页数: 6页
• 分类号: TE121.3|P628
• 字数: 6165字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6056/dkyqt201906007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李昊东		1	1	1.0	1.0