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摘要
为使核磁共振测井横向弛豫时间（T_2）谱的定量表征结果更为直观地反映储集层类型和孔隙结构，提出基于高斯混合模型（GMM）的T_2谱无监督聚类和孔隙结构定量识别方法。首先对T_2谱数据进行主成分降维，减弱数据间的相关性；其次采用高斯混合模型概率密度函数对降维数据进行拟合，结合期望值最大化算法和赤池信息准则变化率得到模型参数和最佳聚类群集；最后分析不同聚类群集的T_2谱特征、孔隙结构类型等，并与T_2几何平均值、T_2算术平均值等进行对比，通过数值模拟和核磁共振测井资料验证算法有效性。研究表明，基于GMM方法的聚类结果与T_2谱形态、T_2谱、孔隙结构、油气产能等具有很好的对应性，为孔隙结构定量识别、储集层级别划分和产能评价等提供新的手段。
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