基于PCA-Kmeans++的煤层气多属性融合聚类分析方法研究

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英文篇名：Cluster Analysis Method for Multi-attribute Fusion of Coalbed Methane Based on PCA-Kmeans++ 作者：谢玮 ; 毕臣臣 ; 刘学清 ; 刘炜 ; 葛黛薇 ; 唐天择 英文作者：XIE Wei;BI Chen-chen;LIU Xue-qing;LIU Wei;GE Dai-wei;TANG Tian-ze;School of Geophysics and Information Technology,China University of Geosciences(Beijing);Beijing Energy Oil & Gas Resources Development Co.,Ltd.;Exploration and Exploitation Research Institute,PetroChina Huabei Oilfield Company;Gubkin Russian State University of Oil and Gas; 关键词：PCA ; Kmeans++ ; 煤层气 ; 多属性融合 ; 聚类分析 英文关键词：PCA;;Kmeans++;;coalbed methane;;multi-attribute fusion;;cluster analysis 中文刊名：MTJS 英文刊名：Coal Technology 机构：中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院;北京京能油气资源开发有限公司;中国石油华北油田公司勘探开发研究院;俄罗斯国立古勃金石油天然气大学; 出版日期：2019-05-10 出版单位：煤炭技术 年：2019 期：v.38;No.305 基金：中央高校基本科研业务费优秀导师基金项目(2652017438);; 国家科技重大专项(2016ZX05003-003) 语种：中文; 页：MTJS201905019 页数：4 CN：05 ISSN：23-1393/TD 分类号：59-62

摘要

将基于PCA-Kmeans++的多属性融合聚类技术应用于沁水盆地南部3#煤层的储层预测中,对融合聚类属性进行分析,确定有利储层分布。首先提取常规的叠后地震属性、叠后波阻抗反演以及叠前AVO属性;然后利用PCA主成分分析方法,得到贡献率最大的几个主成分分量;最后通过Kmeans++无监督机器学习算法对主成分分量进行融合和聚类。实际资料应用结果表明,PCA-Kmeans++方法可以融合各个属性的特征,能够更加清晰地反映地质异常体的分布特征,为沁水盆地南部煤层气及类似储层的预测提供了一种可行的方法。
        The cluster analysis method for multi-attribute fusion based on PCA-Kmeans ++ was proposed to predict coalbed methane in southern Qinshui basin. Firstly, post-stack seismic attribute,post-stack impandence inversion and pre-stack AVO attribute were obtained. Secondly, principal components of the maximum contribution rate were calculated by principal components analysis(PCA).Finaly, a fusion clustering attribute was generated by Kmean++. The results of actual data show that the proposed method can compromise the characteristic of several attributes and reflect the characteristic of geological anomaly body in this region. The method can be used by domain scientist to predict coalbed methane in southern Qinshui basin and other reservoir similar to Qinshui basin.

引文

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