多阈值BIRCH聚类在相控孔隙度预测中的应用

摘要：

岩相及孔隙度预测在油气勘探中非常重要,为此,提出一种基于多阈值BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)聚类的岩相预测方法,并以此为基础利用岭回归算法预测孔隙度.首先,根据地震波阻抗数据分布规律启发武设定初始阈值,根据簇之间体积的不一致性,动态增加阈值,使用Agglom-erative算法进行全局聚类以划分岩相;然后,以井点处孔隙度和地震波阻抗数据为输入,在同一岩相内采用改进的岭回归方法预测孔隙度.模型实验表明,多阈值BIRCH聚类方法具有良好的稳定性和较高的计算效率,岩相划分准确.实际数据结果表明,该方法能够准确预测孔隙度.

关键词：岩相、多阈值、BIRCH聚类、岭回归、孔隙度

所属期刊栏目：55

分类号：P631

资助基金：本项研究受国家科技重大专项“低渗—致密油藏描述新方法与开发模式”;“复杂断块油田提高采收事技术”;中央高校基本科研业务费项目“复杂构造约束的储层四面体网格剖分技术研究”

在线出版日期：2020-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：379-388