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基于K均值动态聚类分析的地球物理测井岩性分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在地球物理测井数据处理与解释中,岩性识别是地层评价、油藏描述等方面的一项重要内容.利用计算机自动进行岩性识别已成为测井解释发展的重要方向、人们研究和关注的内容.聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法.K均值算法是聚类算法中主要算法之一,它是一种基于划分的聚类算法.依据不同岩性在常规测井资料中的不同响应,根据K均值动态聚类方法的原理,结合其它资料,对井中的岩性进行分类,从而达到了区分和识别钻孔不同岩性的目的. 相似文献
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中东T油田灰岩储层自然伽马能谱测井的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
中东地区T油田主力含油储层受高放射性物质影响,导致利用常规自然伽马测井资料无法合理求取泥质含量。同时,由于岩芯分析资料较少,确定各主力含油储层的黏土类型就显得比较困难。针对这些问题,笔者基于自然伽马能谱测井中铀、钍、钾与地层中黏土矿物的密切关系,利用无铀伽马测井资料对泥质含量进行了合理计算,参考斯仑贝谢理论交会图版,利用钍与钾交会图法确定了黏土类型,通过制作钍与铀比值的直方图对沉积环境进行了研究,取得了较好的应用效果,为油田后期的开发提供了更加可靠的资料支持。 相似文献
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