[发明专利]一种基于聚类和判别算法的冲积扇单井构型识别方法

摘要

本发明公开了一种基于聚类和判别算法的冲积扇单井构型识别方法，包括岩心观察划分取心井单井构型单元、测井曲线优选及K‑均值聚类划分取心井构型单元、贝叶斯判别公式的建立与后验概率验证和非取心井构型单元划分与验证。本发明的有益效果是：利用岩心、测井等资料，应用K‑均值聚类和贝叶斯理论等方法，研究出了一套可以应用于冲击扇非取心井构型单元的划分方法，相比于传统的人工构型划分相比，能够进行与岩心划分结果的验证，效率更高，标准更统一。

主权项

1.一种基于聚类和判别算法的冲积扇单井构型识别方法，其特征在于：包括以下步骤步骤A,岩心观察划分取心井单井构型单元，通过岩心观察与测井曲线特征结合来明确单期复合砂体、单成因砂体以及内部夹层和增生体的沉积和测井相特征；步骤B，测井曲线优选及K‑均值聚类划分取心井构型单元，以取心井单井构型单元划分为基础，通过交会图法识别出与各级次构型单元相关性较好的测井曲线，对于7级构型单元，泥质含量和电阻率能有效的区分辫流带与漫流带，对于8级和9级构型单元，电阻率、声波时差、补偿中子、密度四类测井曲线结合能够有效的区分辫流砂岛与辫流水道、垂积体与落淤层，并通过K‑均值聚类的方法，根据交会图结果，输入泥质含量、电阻率、声波时差、补偿中子、密度等测井曲数据，并人为给定初始聚类中心，得到不同级次构型单元的K‑均值聚类结果，将此结果作为约束条件，输入到软件中，得到通过K‑均值聚类结果划分的取心井构型单元划分结果；步骤C，贝叶斯判别公式的建立与后验概率验证，按照岩心观察得到的取心井构型单元划分结果将不同级次构型单元所对应的测井曲线数据进行分类整理输入到软件中，通过贝叶斯理论计算得到不同级次构型单元的贝叶斯判别公式，随后，依次从7级构型单元到8级构型单元再到9级构型单元，分别将每个测井曲线数数据点带入到每个构型级次单元的判别公式中，比较同级次构型单元的计算结果；步骤D，非取心井构型单元划分与验证，将非取心井泥质含量、电阻率、声波时差、补偿中子、密度等测井曲数据输入到软件中，并进行标准化处理，将K‑均值聚类得到的测井曲线数据分布范围作为约束条件进行非取心井构型单元的单井划分，随后应用判别公式计算各级次构型单元的后验概率。