资源描述：
《统计模式识别方法在录井油气评价中的应用_杜红.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、长江大学学报(自科版)2006年9月第3卷第3期理工卷66JournalofYangtzeUniversity(NatSciEdit)Sep2006,Vol3No3Sci&EngV统计模式识别方法在录井油气评价中的应用杜红,刘强国(长江大学电子信息学院,湖北荆州434023)[摘要]深入地研究了综合录井的特征参数,对其进行了降维映射处理。提出了利用窗函数法和近邻法求录井参数的特征分布,并以此来构造概率密度分布函数;应用统计模式识别的贝叶斯判别决策方法训练分类的有关参数,确定了基于线性窗函数的贝叶斯方
2、法和基于独立近邻原则的贝叶斯方法,为利用统计规律进行录井数据的自动处理提供了一种新的探索途径。[关键词]统计模式识别;录井;油气评价;贝叶斯方法[中图分类号]TP3914[文献标识码]A[文章编号]16731409(2006)03006603在综合录井油气评价方面,目前主要还是采用传统的相面法和各种图版解释法。这些方法均存在着主观因素影响较大,适用范围窄,各种参数的信息没有得到充分利用等弊病。由于综合录井的各种参数[1]本身蕴藏着大量的统计信息,笔者认为可将统计模式识别方法应用于综合录井油气评价中。为此探讨了统
3、计模式识别方法在综合录井油气评价中的适用性,验证了录井参数的统计规律,建立了一套完整的基于统计模式识别的综合录井油气评价系统软件,并运用于现场以提高油气评价的符合率。1统计模式识别方法和步骤11录井参数选择和数据降维映射方法为了选择有效的特征,需要进行特征参数的筛选。特征选择通常包括两方面的内容:一是对单个特征的选择,即对每个特征分别进行评价,去掉分类能力不强的特征,从中找出那些对识别作用最重要的特征;二是从大量的原有特征出发,从多侧面进行识别,构造少数有效的新特征,对参数进行降维映射。笔者针对钻井过程中综合录井参
4、数用统计模式识别方法对油气性质进行评价与解释。主要考虑15个基本特征,它们是6个气测特征参数(C1,C2,C3,iC4,nC4,C5)和9个地质特征参数(岩屑颜色、岩性、荧光湿照颜色及含量、干照颜色及含量、喷照颜色及含量、系列对比);另外,在实际应用中,还选用9个烃组分比值作为特征参数,它们是3个PIXLER比值法用参数(C1/C2,C1/C3,C1/C4),3个3H法用参数(WH=C-C1/C,BH=(C1+C2)/(C3+C4),CH=C4/C3)和3个三[2]角形坐标比值法用参数(C2/C,C3/C,nC4
5、/C)。上述3种方法就是传统的图版解释法。这样就组合成24个特征参数。按文献[3]的总结,样本数应是特征数目的5~10倍(若特征众多,特征空间庞大;而样本数相对很小,或者说在特征空间中样本数目稀疏,则无法找出分类识别规律)。而对于不同区域、不同层位以及不同的钻井条件,气测参数的绝对值变化范围可能很大(相差几倍到十几倍),因此一般不直接把它作为判别特征。但是气测参数比值关系并不受上述因素的影响,对气测参数进行变换后的比值更能够客观地反映油气的性质。为此,对原24个特征参数进行降维映射处理,设定参加判别的特征参数为18个:
6、9个烃组分比值与9个地质参数。这些新的特征参数对于不同的油气层均反映了不同的必然规律。12综合分布函数的选择通过对样本的分布研究,发现它们既不是那些典型的分布,同时又无法直接用某一函数表示。为此[4]选用了窗函数法和近邻法来求其综合分布函数。[收稿日期]20060705[作者简介]杜红(1964),女,1986年大学毕业,硕士,副教授,现在主要从事计算机应用与信息处理工作。第3卷第3期杜红等:统计模式识别方法在录井油气评价中的应用67因为样本数目较少,样本统计不能直接用于分类,统计结果不具有一般意义。对
7、离散量(这里是指地质参数),可参照有关专家的意见进行补充得到一般性结果。如荧光颜色为亮黄色、系列对比为8~15级、岩性为砂岩、岩屑颜色为棕色就可定义为油层,等等。对连续量或具有连续意义的离散量,可通过用一小区域内的统计结果来估计,从而得到更一般的分布,这可以通过窗函数法来实现。常用的窗函数有方窗函数,一般称为方窗。除此之外,还有正态窗函数、指数窗函数等。也可以从近邻原则出发得到分布函数的估计,称这种分布函数的估计方法为相对近邻估计法。13贝叶斯准则[5]统计模式识别的贝叶斯公式为:P(XK/i)P(i)P(
8、i/XK)=MP(XK/i)P(i)i=1式中,假定要研究的问题有K个类别;X为样本特征;各类别状态用i来表示;P(i)为先验概率;P(XK/i)为类条件概率密度;P(i/XK)为后验概率。若不考虑先验概率P(i),即比较后验概率P(i/XK)之大小,按照基于最小错误率的贝叶斯决策,得出使错误率
