典型文献
基于改进KNN算法的潜山复杂岩性测井识别方法
文献摘要：
兴隆台中生界砾岩油气藏是辽河坳陷近年发现的大型整装构造-岩性油藏,探明程度低,勘探潜力大.油藏受岩相与构造的共同控制,储层非均质性极强,岩性类型复杂多样,导致测井识别难度较大,严重制约了该区的勘探进程.为此,依据岩心观察、岩屑录井及薄片鉴定结果,按照储层分类评价需求及测井可识别原则,重新将研究区岩性划分为碎屑岩和火山岩两大类,具体包括花岗质砾岩、混合砾岩、砂岩、泥岩、玄武岩、凝灰岩等6种岩石类型.通过分析不同类型岩石的测井响应特征,建立岩性交会图版,确定敏感测井参数.在此基础上,针对测井数据特点,对K最邻近值(KNN)算法进行改进,提出了基于测井属性加权的剪切邻近(MKNN)机器学习算法,并用于岩性预测.结果表明:相比传统的K最邻近值(KNN)算法,MKNN算法效率更高,解决了 KNN算法受岩性样本类型不均衡及测井参数重叠的影响,岩性识别准确率由82.3％提高至88.7％,有效地解决了勘探老区岩性精细评价问题.该研究对提高复杂岩性油藏的测井评价精度具有一定的借鉴意义.
文献关键词：
MKNN算法;KNN算法;测井响应;岩性识别;机器学习;中生界;辽河坳陷
中图分类号：
作者姓名：
孙岿
作者机构：
中国石油辽河油田分公司,辽宁 盘锦 124010
文献出处：
引用格式：
[1]孙岿-.基于改进KNN算法的潜山复杂岩性测井识别方法)[J].特种油气藏,2022(03):18-27
A类：
MKNN
B类：
潜山,复杂岩性,测井识别方法,兴隆台,中生界,砾岩,油气藏,辽河坳陷,整装,岩性油藏,探明程度,勘探潜力,岩相,相与,共同控制,储层非均质性,岩心,岩屑录井,薄片鉴定,储层分类评价,岩性划分,碎屑岩,火山岩,两大类,砂岩,泥岩,玄武岩,凝灰岩,岩石类型,测井响应特征,性交,交会图版,测井参数,测井数据,属性加权,机器学习算法,岩性预测,算法效率,本类,参数重叠,岩性识别,识别准确率,老区,评价问题,测井评价,评价精度
AB值：
0.381858
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