基于信息熵识别油气层和水层的聚类方法

简要地介绍了不确定性、信息熵、联合熵、条件熵、互信息的基本概念。将地层含有某种流体属性(如油层)的特征参数的概率分布应用于联合熵中，提出其概率分布是特征参数X与流体的特征参数Y的距离函数，再用熵与条件熵之差计算得到的互信息去识别地层的流体属性，即提出了基于信息熵识别油气层和水层的聚类方法。利用实际测井资料提取了油气层和水层的特征参数，并利用聚类方法识别出油气层和水层。识别结果与试油结论相符。该聚类方法不仅可用于识别油气层和水层，还可推广应用于划分地层岩性等领域。     

形式背景上基于矩阵信息熵的矩阵熵约简

概念格的属性约简是知识表示和数据处理的一种有力工具，已被成功应用到多个领域，寻求高效快速的属性约简算法仍然是概念格理论的主要研究热点.从信息熵和布尔矩阵的角度研究形式背景的属性约简，提出属性约简的新方法.首先，在形式背景上定义矩阵信息熵、矩阵条件熵、矩阵联合熵和矩阵互信息熵，研究它们的性质和相互之间的关系.接着，在形式背景上提出基于矩阵信息熵的矩阵熵协调集和矩阵熵约简的定义，给出了属性的重要性度量，利用矩阵信息熵刻画核心属性、相对必要属性和不必要属性的属性特征，再给出获取矩阵熵约简的方法和算法.最后，利用UCI数据集进行测试，验证了基于矩阵信息熵的矩阵熵约简算法的有效性.通过对比实验，证明该算法具有更加高效的约简性能且适用于大数据样本.     

基于自适应邻域互信息与谱聚类的特征选择

借鉴邻域粗糙集处理连续型数据的优势,为解决传统谱聚类算法需要人工选取参数的问题,提出基于自适应邻域互信息与谱聚类的特征选择算法。首先,定义各对象在属性下的标准差集合与自适应邻域集,给出自适应邻域熵、平均邻域熵、联合熵、邻域条件熵、邻域互信息等不确定性度量,利用自适应邻域互信息对特征与标签的相关性进行排序。然后,结合共享近邻自适应谱聚类算法,将相关性强的特征聚到同一特征簇内,使不同特征簇内的特征强相异。最后,使用最小冗余最大相关技术设计特征选择算法。在10个数据集上选择特征个数与分类精度的实验结果,验证了所提算法的有效性。     

伊通盆地梁家构造带永二段储层流体识别研究

在重力流成因的湖泊近岸水下扇、扇三角洲和滨浅湖沉积环境下,伊通盆地梁家构造带永二段储层呈现砂岩相变快、物性变化大、地层水矿化度高、非均质性强的特点。由于地质条件的复杂,低阻油气层、高阻水层普遍存在,导致研究区流体性质的识别难度加大,易造成油气水层在测井解释上的误判。为了能够提高测井解释符合率,采用交会图法和BP神经网络法对研究区岩性进行精细识别,符合率均达到了90%以上。通过分析本区储层四性关系,结合相渗资料,建立了泥质含量、物性、束缚水饱和度解释模型。在分析地层水性质的基础上,提出利用常规测井结合阵列感应测井、饱和度图版法识别流体的方法,较为准确的识别研究区油气水层,综合显示:油气层含油饱和度下限为30%,电阻率综合识别参数下限为8Ω·m,声波时差大于235μs/m;油气水层含油饱和度下限为40%,电阻率综合识别参数下限为23Ω·m,声波时差大于229μs/m;油水层含油饱和度下限为50%,电阻率综合识别参数下限为40Ω·m,声波时差大于240μs/m。解释结果与试油结论高度一致,证实了方法的可靠性。     

模糊信息处理方法在油气识别中的应用

通过对模糊理论的研究,利用模糊信息处理方法完成对储集层的热解参数的处理,建立了凝析油气层、气层、油层、差油层、油水同层、含油水层、水层、干层等八类储集层模式的特性指标的隶属函数、模糊识别矩阵以及最优模糊聚类中心矩阵。通过实验验证,该方法具有较好的识别效果。     

某复杂断块油田岩性水性双重作用下的储层电性特征及测井解释评价方法

该油田纵向上电阻率5Ω·m的油层和电阻率200Ω·m的水层并存,油气层电阻率与水层电阻率具有较大的相交范围(5~200Ω·m),测井储层流体识别和评价困难。岩石物理、试油、测井等资料研究表明不同流体性质储层呈现如上电阻率特征的原因是储层孔隙结构和地层水性质的复杂性。孔隙结构复杂的储层具有高束缚水饱和度和相对低油气冲注的特征,从而储层导电能力增加,呈现相对低阻油气层特征。断层封堵性差异造成的天然水淹是形成该区地层水性质局部突变和形成天然水淹层相对高电阻率的测井特征的原因。针对该区孔隙结构和地层水性质的复杂局面,利用储层孔隙结构及地层水突变的测井响应特征,采取储层分类和水性分类的方法,针对不同孔隙类型和地层水性质储层采用相应的模型、参数和标准,从而客观有效的评价了该区储层流体性质。     

对象导出三支概念格的熵属性约简

将信息熵引入形式背景中,研究对象导出三支概念格的熵属性约简. 首先,定义对象导出三支概念格的信息熵、条件熵和互信息等概念;其次,根据属性在约简过程中的重要性探讨核心属性和非核心属性的熵判定条件,并得出对象导出三支概念格的熵协调集等价于OEG协调集(对象导出三支概念格的粒协调集),对象导出三支概念格的熵约简集等价于OEG约简集;最后,给出决策形式背景中对象导出三支概念格的熵协调和熵约简等概念,并给出启发式熵约简的方法.     

鄂尔多斯盆地志丹地区长9致密储层流体识别

鄂尔多斯盆地志丹地区长9致密砂岩储层地质特征复杂,低阻油层与常规油层、高阻水层与常规水层共存,导致油水层测井响应特征差异性微弱,流体识别精度极低。该研究根据储层地质特征及其测井响应特征,优选能够有效放大或突出流体性质差异性的测井参数,利用视自然电位-实测自然电位和声波时差-深感应电阻率重叠图法、声波时差、电阻率、自然电位异常幅度、自然伽马和组合参数(RILD×Δt×Cw)交会图法及Archie公式法综合识别和校验流体性质。研究表明,重叠图法能初步识别常规油、油水层和水层或干层,交会图法能进一步识别低阻油层和高阻水层,Archie公式法能通过计算含油饱和度定量识别流体性质。这种定性和定量综合识别方法能够有效识别出常规油层、低阻油层,常规水层、高阻水层和高伽马砂岩的水层,研究思路和方法有效可行,预测结果可以为鄂尔多斯盆地延长组致密储层的油气勘探提供可靠的依据。     

基于条件互信息下聚类的朴素贝叶斯分类算法

 采用条件互信息来度量任意2个条件属性之间的关联程度,采用互信息度量各条件属性与类属性间的关联程度,以此作为将各条件属性进行聚类的准则,提出一种新的将条件属性进行聚类的分组技术.同时,结合朴素贝叶斯分类算法,构造了改进的朴素贝叶斯分类模型.通过仿真实验表明该文提出的算法具有较好的分类性能.     

基于小波包熵和聚类分析的滚动轴承故障诊断方法

为了提高滚动轴承震动信号故障诊断的准确性,该文提出了一种基于小波包熵和聚类分析的集合型故障诊断方法。用小波包对滚动轴承振动信号进行三层分解,并提取其能量特征。以振动信号的能量分布作为概率分布进行信息熵运算,提取振动信号特征。为了检测是否有故障发生,结合减法聚类的思想,提出采用密度指标最高原则优化初始聚类中心的K均值聚类算法进行聚类。为了检验所提方法的有效性,采用不同故障直径的滚动轴承数据进行实验。实验结果表明,新的聚类方法克服了传统K均值聚类对初始聚类中心敏感的缺陷,其结果可以作为滚动轴承早期故障诊断的依据。     

基于信息熵及模糊熵聚类算法的油液监测数据关联性

应用信息熵及模糊熵聚类算法对油液监测数据间的关联关系进行考察．根据系统输出的数据较为简化地表征系统内部因素间的相互联系程度,对得到的关联关系进行分级、评价,以便对设备的磨损状况提供可信、可靠的分析手段．通过应用Shannon信息论的互信息熵理论表征数据序列之间的关联性,通过模糊熵理论进行阈值的选取,以标准5函数为隶属函数,对关联数据进行挖掘．实例验证了算法的有效性,并对聚类结果进行了解释．对设备故障的定位与磨损状况的评级划分提出了一种量度手段．     

基于密度的K-means算法在识别含气、含水岩心中的应用

深层火山岩气藏研究一直是地震勘探的难点,火山岩储层固有的岩性和储层空间的复杂性使其油气预测非常困难。针对其特殊性,本文采用基于密度的K-means算法对深层火山岩含气、含水岩心进行聚类识别。通过分析该算法的聚类识别结果,该算法具有较高的识别准确度与稳定性,因而对地震反演和流体识别具有一定的参考价值。     

基于 BP 神经网络的叠前流体识别方法

探讨塔里木盆地桑塔木地区三叠系辫状河三角洲沉积储层流体识别方法。该地区储层横向变化大,流体类型复杂。本文提出利用 BP 神经网络的信息整合模式识别功能来进行储层流体识别的方法,通过叠前反演得到对流体敏感的弹性参数数据体和电测解释结果标定建模样本,采取随机抽样形成建模样本集与测试样本集,选取26口井的700个样本作为学习样本,62个作为测试样本,建立 BP 神经网络模型。预测结果和实钻结果吻合程度高,正确率达90％以上。该方法可以很好地对桑塔木地区储层中所含流体进行识别。     

互信息和核熵成分分析的油中溶解气体浓度建模

针对变压器油中溶解气体浓度的预测问题,提出了一种基于互信息和核熵成分分析(KECA)的油中溶解气体浓度预测建模方法。首先,用标准互信息变量选择方法确定模型的输入变量并对选取的输入变量进行相重构;然后,利用Renyi熵信息测度确定KECA核参数并采用KECA对相空间进行特征提取;最后,以核熵成分作为机器学习极限学习机(ELM)的输入,建立变压器油中溶解气体浓度的预测模型。实验结果表明,与灰色模型、支持向量机、BP神经网络建模方法相比,本文提出的方法能够充分利用油中溶解气体浓度信息,因而具有较优的预测精度和泛化能力。     

低渗气藏单井非稳态产能分析及控制储量评价

针对气井的常规系统分析存在“用二项式等方法预测流入动态而不考虑气藏渗流特征”问题,提出了采用不稳态气藏渗流与井筒流动的耦合机制进行动态分析,充分考虑气藏的渗流特性、供给范围及开采过程中的地层压力递减情况。通过常规生产动态资料,确定气井的控制储量、地层参数,预测不同开采方式和不同时间情况下的气井产能和压力变化,评价可采储量及增压效果,从而优化气井的工作制度。     

基于反向试验信道的信息率失真函数计算方法

利用Lagrange乘数法和互信息与熵的关系,提出了一种基于反向试验信道的信息率失真函数计算方法,给出了信息率失真函数的参量表示式,分析了该参量表示式中参数的物理意义,并举例说明了其具体应用．     

演化聚类在离散制造业质量管理中的应用

针对离散制造业质量管理系统中维度高,且存在较多一致性数据的情形,设计了一种基于信息论中的信息熵,即互信息的改进聚类算法。通过实验分析,采用改进的聚类算法可有效提高聚类的正确率,并且通过演化聚类理论和方法的应用可对离散制造业质量管理提供有效的决策参考信息。     

四川盆地五峰-龙马溪组低阻页岩含水饱和度测井评价

四川盆地五峰-龙马溪组页岩气层段,是有机质含量高、含气丰度高的优质页岩气层,但该层段却不具有高的电阻率,较低的电阻率会导致利用电法测井信息的Archie、Simandoux、双水模型等公式计算获得的含水饱和度远远高于实验分析值。为提高页岩气层含水饱和度的计算精度,在深入分析该区页岩气层测井响应特征及低阻成因的基础上,全面剖析了传统电法测井求取含水饱和度的局限性,改进形成了适应该区低阻页岩的含水饱和度测井评价技术方法。结果表明：利用声波时差、有机碳含量等非电法测井信息计算含水饱和度,避免了传统电信息计算低阻页岩层的含水饱和度导致的偏差,在研究区应用效果更加显著,为该区页岩气储量的准确计算提供了技术支撑。     

边界元法在深部地层井眼稳定中的应用

 为解决石油天然气钻井、地热钻井中深部地层井眼稳定问题,基于连续介质弹性力学建立深部地层井眼稳定平面应变问题的基本微分方程,采用边界元理论推导了井周应力和位移的边界元求解方法;通过建立井眼稳定物理模型、划分边界单元,将求解出的井周应力结果与解析解进行对比;分析了四川某油田深部地层井眼的稳定性情况。结果表明:BEM 求解应力分布与解析解吻合较好,其误差小于0.82%;实例井2500~3500 m 井段井眼稳定性分析结果与实际情况基本一致,实际钻井液密度低于坍塌压力当量密度,导致井眼扩大率普遍达到20%以上,适当提高钻井液密度能够维持井眼稳定,进一步验证了BEM 方法的准确性。该方法为井眼稳定分析提供了一种新的手段和方法。