基于模型驱动数据挖掘的低阻油层识别方法

作者：朱丽萍; 李雄炎; 李洪奇

来源：大庆石油学院学报, 2010, (04): 30-34+124.

• 模型驱动
• 数据挖掘
• 低阻油层
• 储层预测
• 特征参数
• 预测模型
• 识别 model-driven
• data mining
• low resistivity oil reservoir
• reservoir prediction
• characteristic parameter
• predictive model
• identify

基于多参数信息的低阻油层的识别属于高维、非线性的模式识别问题.结合研究工区低阻油层储层特征,分析研究工区构造和沉积特征,以数据挖掘方法为基础,确定模型驱动数据挖掘的理论框架;以测井、岩心和试油的相关信息为源数据,利用聚类和关联分析获取敏感参数;以敏感参数为核心,采用决策树、贝叶斯网络、支持向量机和人工神经网络方法获得多参数组合的预测模型,并结合参数的物理含义和低阻油层的实际特征,对预测模型进行修正,改进预测模型的实用性.结果表明:利用模型驱动数据挖掘方法得到的最优预测模型,预测研究工区的低阻油层的识别准确率为90.05%.

• 单位
  中国石油大学（北京）; 油气资源与探测国家重点实验室