基于数据挖掘的M地区低渗透储层评价.pdfVIP

第 31卷 第 4期 地 质 找 矿 论 丛 Vo1．31 No．4 2016年 12月 ：538—542 ContributionstoGeologyandM ineralResourcesResearch Jun．2016：538—542 基 于数据挖掘 的 M 地 区低 渗透储 层评价 陈玉雪，常安定 ，强玲娟 (长安大学理学院，西安 71o064) 摘要 ： 文章以M地 区为研究对象，针对该区实际地质情况 ，基于孑L隙度 、渗透率等测井资料 ，运 用多元统计 中的R型因子分析、判别分析及数据挖掘 中的聚类分析 ，对储层进行合理的分类 ，得 出 储层空间的展布规律，并建立定量的评价标准。结合实际产能资料验证，认为该方法在储层评价 中是可行 的。 关键词 ： R型因子分析 ；Fisher判别 ；凝聚层次聚类 ；储层评价 ；鄂尔多斯 中图分类号 ： P618．13，TE348 文献标 识码 ： A 0 引言 l 方法和原理 储层研究 的目的是对储层做 出符合地质实况的 因子分析和判别分析都是多元统计 中的典型方 分类与评价 ]，故首要任务就是对储层做 出合理的 法 ]。因子分析的 目的是降维和简化数据 ，它通过 分类评价 ，它的结果能够直接指导油气 的勘探与开 研究多个变量间的内部依赖关系 ，用少数几个能反 发。因此，储层评价工作一直是国内外研究者关注 映原来众多变量主要信息的 因‘子’来表示其基本的 的焦点。储层分类 的关键是合理选择评价参数及方 数据结构。原始变量是可观测的显在变量 ，而因子 法 ，目前研究方向主要集中在运用各种数学方法 、地 是不可观测 的潜在变量 ]。因子分析在此用来确定 质学与实验方法等对渗透率和孑L隙度等储层物性参 变量权重 。 数进行评价 ，其中包括 ：地质经验法 、模糊数学法 ，权 判别分析是利用 已经得到的变量数据 ，找到一 重分析法以及各种地震方法等等口]。根据各个地 区 种判别 函数 ，使得此 函数具有某种最有性质 ，能够把 不同的地质特征，每种评价方法均有各 自不同的优 属于不同类别的样本点尽量 区别开来 ]。判别分析 缺点。 在此用来建立评价标准并验证评价结果。 本次工作在对 M 地区的研究中发现 ，M 地 区的 数据挖掘 的目的是从大量、随机 的数据 中通过 储层非均质性较强 ，溶蚀孔洞发育较多，现有方法对 算法探寻隐藏的潜在信息的过程 ，主要包括分类 、聚 该 区评价时其结果不太理想。由此 ，本研究以M 地 类 、关联分析与异常检测 ]。其中，聚类分析是数据 区的地质资料为例 ，引人 多元统计分析 中的R型因 挖掘中的一个重要方法 ，它是一种在没有任何先验 子分析优化评价参数，然后使用数据挖掘 中的凝聚 信息条件下，将现有 的无标记数据进行归类 的数据 层次聚类算法对储层分类 ，并建立评价标准，从而得 分析过程。其 目标是 ，组 内的对象相互之间是相似 到更精准的评价结果 。相 比较而言，比传统定性分 的，而不 同组中的对象是不相关 的。组内的相似性 类更加合理、全面l4J。 越大 ，组 间差距越大 ，聚类效果就越好 。 收稿 日期 ： 2016—04—28； 收稿 日期 ： 2016—07—21； 责任编辑 ： 王传泰 基金项 目： 陕西省科技计划项 目(编号 ：2015JM1022)资助 。 作者简介 ： 陈玉雪(197o一)，女，在读研究生，主要从事统计最优化方 向研究工作。通信地址：陕西省西安市南二环 中段，长安大学理学 院 ；邮政编码 ：710064；E—mail：332575096@qq．corn 第 31卷 第 4期 陈玉雪等 ：基于数据挖掘 的M地区低渗透储层评价 1