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摘要:
为使核磁共振测井横向弛豫时间(T2)谱的定量表征结果更为直观地反映储集层类型和孔隙结构,提出基于高斯混合模型(GMM)的T2谱无监督聚类和孔隙结构定量识别方法.首先对T2谱数据进行主成分降维,减弱数据间的相关性;其次采用高斯混合模型概率密度函数对降维数据进行拟合,结合期望值最大化算法和赤池信息准则变化率得到模型参数和最佳聚类群集;最后分析不同聚类群集的T2谱特征、孔隙结构类型等,并与T2几何平均值、T2算术平均值等进行对比,通过数值模拟和核磁共振测井资料验证算法有效性.研究表明,基于GMM方法的聚类结果与T2谱形态、T2谱、孔隙结构、油气产能等具有很好的对应性,为孔隙结构定量识别、储集层级别划分和产能评价等提供新的手段.
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文献信息
篇名 核磁共振横向弛豫时间谱高斯混合聚类及应用
来源期刊 石油勘探与开发 学科 地球科学
关键词 核磁共振T2谱 高斯混合模型 期望最大化算法 赤池信息准则 无监督聚类 孔隙结构定量标准
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 油气勘探|PETROLEUM EXPLORATION
研究方向 页码范围 296-305
页数 10页 分类号 P631
字数 语种 中文
DOI 10.11698/PED.2022.02.08
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
核磁共振T2谱
高斯混合模型
期望最大化算法
赤池信息准则
无监督聚类
孔隙结构定量标准
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
石油勘探与开发
双月刊
1000-0747
11-2360/TE
大16开
北京海淀区学院路20号《石油勘探与开发》编辑部
82-155
1974
chi
出版文献量(篇)
3244
总下载数(次)
4
总被引数(次)
96901
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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