基于粗糙集的多项logistic回归模型在油层识别中的应用.pdf

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1、·28·工业仪表与自动化装置2015年第3期基于粗糙集的多项logistic回归模型在油层识别中的应用王江荣，罗资琴，文晖。黄建华(1．兰州石化职业技术学院a．信息处理与控制工程系；b．石油化学工程系，兰州730060)摘要：油气水层数据统计是一种非线性分类统计问题，由此建立了多项logistic回归油气水层模式识别模型。表征油气水层各因素之间存在着复杂的耦合关系，采用粗糙集属性约简算法对原始样本数据进行属性约简，消除因素间的耦合关系对识别结果的影响。选取大庆油田某地区的20口油井的数据作为建模样本数据，另10口油井的数据为测试样本数据，实验表明基于粗糙集的

2、多项logistic回归模型对建模样本的解释正确率为100％，对测试样本的解释正确率为90％，远高于非属性约简的多项logistic回归模型，为油气水层模式识别提供了一种新方法。关键词：油气水层；模式识别；粗糙集属性约简；多项logistic回归模型中图分类号：TP14文献标志码：A文章编号：1000—0682(2015)03—0028—05ApplicationofmultilogisticregressionmodelsbasedonroughsetinthereservoirrecognitionWANGJiangrong，LUOZiqin，WENHu

3、i，HUANGJianhua(a．DepartmentofInformationProcessingandControlEngineering；b．Departmentofpetroleumchemicalengineering，LanzhouPetrochemicalCollegeofVocationalTechnology，Lanzhou730060，China)Abstract：Picktotheoilandgaslayerdatastatisticsisakindofnonlinearclassificationstatisticalproblems

4、，amuhinomiallogisticregressionpatternrecognitionmodelofoilgaswaterisestablished．Therearecomplicatedcouplingrelationshipsbetweenfactorsandcharacterizationofoilgaswater，usingattrib—utereductionalgorithmofroughsetontheoriginalsampledatatocarryontheattributereduction，elimi—natingtheinf

5、luenceofcouplingrelationshipbetweenfactorsontherecognitionresult．SelectanareaofDaqingoilfield20wellsdataasthemodelingsampledata，theother10wellsdataastestsampledata，ex—perimentsshowthatthecorrectratetotheexplanationofthemodelingsamplebasedonmuhinomiallogis—ticregressionmodelbasedonr

6、oughsetis100％，thefightratetotheinterpretationofthetestsamplewas90％，muchhigherthanthatamuhinomiallogisticregressionmodelinnonattributereduction，whichprovidesanewmethodforoilandgasreservoirpatternrecognition．Keywords：oilandgasreservoir；patternrecognition；roughsetattributereduction；mu

7、hinomiallo-gisticregressionmodel能够对开采前景、开采方向以及投资规模等作出正确0引言决策。对油气水分布类型的判断实际上是一个模式在油田勘探开发过程中，常常需要对油藏中油气识别问题，即利用油井录井数据来解释油气水层的类水的分布特点或分布规律进行分析研究，以便管理者别：水层、干层、差层及油层等¨。影响油气水层类别的主要因素有：砂岩厚度、泥质含量、有效孔隙度、收稿日期：2014—08—26含水饱和度、含油气饱和度、含油气孔隙度等，这些因基金项目：甘肃省科技厅项目“石油化工企业应急演练系统”素与油气水层之间存在着很强的非线性关系，多(

8、1204GKCA004)；甘肃省财政厅专项资金立项资