如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮
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。
如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮
《基于密度聚类的K近邻法在储层流体识别中的应用》
将 完整文档 下载到本地,方便收藏和查阅
文件号:166564
点击下载文档