一種自適應多分辨率圖聚類測井相分析方法

作者：武宏亮,王晨,馮周,原野,王華鋒,徐彬森

摘要：測井相分析是通過自動聚類方法對多維測井曲線進行分析,進而進行相聚類與預測。基于圖的多分辨率聚類(MultiResolution Graph-based Clustering,MRGC)方法是一種常用的測井相分析方法,然而MRGC算法非常耗時,并且在傳播過程中高度依賴初始參數,實際應用效益差。本文提出了一種自適應多分辨率圖聚類(Adaptive Multi Resolution Graph based Clustering,AMRGC)分析方法。該方法不僅能提高測井相計算效率,而且能獲得穩定的測井相傳播結果。本文方法的兩個核心算法是:1)輕核代表指數(L-KRI)算法只需計算少量'自由吸引'點,有效提高了計算效率;2)采用了反向傳播算法(BP)與多層感知器(MLP)神經網絡,有效避免了傳統K近鄰算法因隨機初始化參數導致的不穩定結果。實驗結果表明,本文方法在聚類和傳播預測任務上優于傳統的MRGC方法,具有更高的運行效率和穩定性;同時,在沒有數據先驗知識的條件下效果明顯優于自組織映射(SOM)、動態聚類(DYN)和自底向上的層次聚類(AHC)等其它常用聚類方法。

發文機構：中國石油勘探開發研究院 北京航空航天大學 北方工業大學

關鍵詞：MRGCAMRGCMLP測井相分析MRGCAMRGCMLPlogging facies analysis

分類號： TP3[自動化與計算機技術—計算機科學與技術]