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题名基于Q型聚类分析和贝叶斯判别算法研究储层分类评价
被引量：26
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作者
付殿敬
徐敬领
王贵文
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机构
中国地质大学(北京)能源学院
中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室
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出处
《科技导报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期29-33,共5页
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文摘
储层分类评价是油藏研究的重要内容,为了使储层分类更准确、合理,本文采用Q型聚类分析和贝叶斯判别算法相结合的方法,进行储层分类评价研究。综合优选砂岩厚度、孔隙度、渗透率、碳酸盐含量及泥质含量等各种储层参数,应用数理统计方法将这些参数集合起来,采用Q型聚类分析的算法对储层进行分类;在此基础上,采用贝叶斯判别算法,建立这些储层参数与储层分类评价的定量判别关系,即建立进行储层分类评价的判别函数,依据此判别函数对非取心井的目的层进行了定量分类评价。实例证明,应用Q型聚类分析和贝叶斯判别算法相结合进行储层分类评价是有效的,其应用效果良好。
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关键词
储层分类评价
储层参数
Q型聚类分析
贝叶斯判别
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Keywords
reservoir classification and evaluation
reservoir parameter
Q cluster analysis
bayesian discrimination algorithm
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分类号
P618.13
[天文地球—矿床学]
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题名核磁共振测井在致密砂岩气层储层分类评价中的应用
被引量：9
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作者
王英伟
张超谟
严伟
吴俊晨
李玮
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机构
油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学)长江大学地球物理与石油资源学院
中石化勘探南方分公司
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出处
《石油天然气学报》
CAS
CSCD
2012年第1期75-79,166-167,共5页
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基金
国家科技重大专项(2011ZX05020-008)
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文摘
致密砂岩气层是目前油气勘探中寻找的重要资源之一,对其进行分类评价是保证评价精度的关键。通过对常规岩心压汞试验以及岩心核磁共振试验数据的分析,建立了横向弛豫时间T2谱转化为毛细管压力曲线的方法模型,提取了与孔喉直径大小和分布有明显关系的排驱压力、饱和度中值毛细管压力、平均孔喉半径作为核磁共振测井分类的变量,运用K-均值聚类和贝叶斯判别方法建立了L地区核磁共振测井资料的储层分类方法和标准。该方法可以实现按孔隙结构对储层进行连续分类,而且可以推广到没有取心的层段,实际应用效果显著。
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关键词
核磁共振测井
T2谱
毛细管压力曲线
K-均值聚类
贝叶斯判别
储层分类
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Keywords
NMR logging
T2 spectrum
capillary pressure curve
K-means clustering
bayesian discrimination algorithm
reservoir classification
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分类号
P618.13
[天文地球—矿床学]
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题名基于支持向量机的消费者行为分类方法
被引量：3
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作者
徐晟皓
杨楠堃
易梦乔
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机构
中山大学管理学院
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出处
《价值工程》
2015年第4期19-21,共3页
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文摘
"大数据"时代的来临,企业更加重视通过数据分析来洞察消费者行为,以实现更为精准的营销模式。现有对消费者行为的分类方法主要有层次分析法,聚类,贝叶斯网络等。文章引入支持向量机的方法应用在消费行为分析中,它是在统计学理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本,非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。最后,文章利用广东省烟草公司的实际调研数据进行支持向量机的训练。文章发现,相比于传统的消费者行为分类方法,支持向量机用于消费者行为分析是一种更精确有效的分类方法。
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关键词
支持向量机
贝叶斯判别
分类
消费者行为分析
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Keywords
Support Vector Machine
bayesian discrimination algorithm
classification
consumer behavior analysis
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分类号
F253.9
[经济管理—国民经济]
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