基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数研究深水油藏分类评价

详细信息   

• 责任者：丁帅伟^c中国石油大学(北京)石油工程教育部重点实验室^d1987^e在读博士研究生 ; 姜汉桥 ; 陈民锋 ; 罗银富^c中海油研究总院 ; 汤国平
• 刊名：西安石油大学学报（自然科学版）
• 出版年：2014
• 卷期：29^b2总145
• 页码：43～49
• 索书号：P613.066/209
• 图表：^c表5参21插图
• 文摘期号：2014/08

摘要

针对目前深水油藏分类评价研究现状的不足，基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数，建立了深水油藏指标选择标准和分类评价体系。优选世界三大深水油气区19例油田的特征属性参数作为典型样品集，采用模糊聚类分析对深水油藏进行了分类，在此基础上，应用贝叶斯判别决策理论，建立了深水油藏分类评价的定量判别关系，对未知类型的深水油藏进行了定量分类评价。实例结果表明，应用模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数相结合进行深水油藏分类评价是有效的，该分类评价体系考虑的油藏参数更为全面，分类结果更为明显，对于深水油田的开发具有一定的指导意义。