序贯随机模式识别方法研究及在沉积相预测中的应用

【摘要】随着当前石油资源量的减少、油气田开采难度的加大，同时加上对于地下油气储层的认识存在相当程度的模糊性和不确定性，为了避免由于某些不确定性所造成的巨额资金损失，这就需要研究人员对于储层的认识更加细致，这就要求地质人员更好的做好沉积相的划分。针对传统的识别方法在预测沉积相过程中存在不确定性等问题，本文以苏里格气田苏10区块为例，提出了一种新的用于沉积相识别的方法——序贯随机模式识别。序贯随机模式识别方法是以模式识别方法为基础，加入了序贯的原理和随机的思想，实现沉积相定量的预测，进而确定研究工区的沉积相展布特征。序贯随机模式识别方法相比传统的模式识别方法，主要解决了预测结果的不确定性、空间数据的变异性特征以及使用纯井点数据预测等问题。首先，在沉积相预测过程中，如果仅仅考虑井点数据，得到的结果往往不够精确，所以在预测过程中加入了横向上分辨率较高的地震属性数据。通过分析沉积相与地震属性的分布关系，说明在沉积相预测过程中，加入地震属性数据对于提高沉积相预测精度显得至关重要。通过地震属性的分析，选取与沉积相变化较为敏感的有效带宽、反射强度、瞬时频率、均方根振幅等地震属性。其次，传统模式识别方法主要是以经典统计学为基础，但是它忽略了地质数据的空间结构特征。然而地质研究过程中所使用的井点数据、地震数据都具有空间结构特征，都能看作地质统计学中的区域化变量。在算法研究中，搜索到的井点数据使用井点变差函数，地震数据使用地震变差函数。最后，传统的模式识别的识别结果具有一定交叉性，这种交叉性体现了识别结果的不确定性。为了降低这种不确定性，引进了序贯随机的思想，每次遍历网格的路径都不同，最终会得到多个模拟结果，通过不同结果的差异性进而反映隐含在模型中的不确定性，而这种不确定性通过概率来表征。同时，在预测过程中，不仅考虑井点数据，还需要考虑已模拟的结点，这无疑会更好的提高预测的精度。本文使用C++语言实现了算法的识别流程。算法克服了传统模式识别的不足，本方法对于石油的勘探、开发和研究具有一定的参考意义。
【作者】袁照威；
【导师】王祖朝；
【作者基本信息】中国地质大学（北京），计算机技术，2014，硕士
【关键词】序贯随机模式识别；空间结构特征；沉积相预测；地震属性；不确定性表征；

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