基于核Fisher判别的复杂储层岩性识别

复杂储层中多种岩性均可作为储层,不同岩性的物性特征差异较大,分岩性解释复杂储层物性是求准物性较为有效的一种方法,但是不同岩性的测井特征相近,常规线性分类方法识别效果不理想,因为复杂储层的岩石识别中非线性分类特征占较大比例。针对这一问题,本文将Fisher判别分析(FDA)做核推广,形成核Fisher判别分析(KFDA),进一步利用Fisher判别中未提取的非线性信息,通过升维获得更多的非线性分类特征,然后再通过降维来提取利于岩性分类的特征。文章通过实验对核Fisher在数据预处理、关键参数的选取等方面进行了详细介绍,并将核Fisher方法与其它分类方法进行比较,验证了核Fisher方法的岩性识别能力,而对于不同岩性间的差异相似关系,造成岩性识别精度低的情况,提出了分级核Fisher判别分析的思路,研究证明利用分级核Fisher判别分析的思路可进一步提高岩性的识别精度。