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        基于地震屬性的小樣儲層預(yù)測方法研究越來越受到業(yè)界關(guān)注，并逐漸演變成一種基于置信度的聯(lián)合儲層預(yù)測方法。將三類不同模式識別算法應(yīng)用于儲層預(yù)測，分別是基于線性最優(yōu)投影的FLD 算法、基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險最小化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化的SVM 方法。
       通過實(shí)驗(yàn)證明，在可利用測井樣本較少的情況下通過聯(lián)合儲層預(yù)測方法，較好地在置信度及測井符合率之間進(jìn)行平衡。隨著模式識別及相關(guān)算法的不斷完善和發(fā)展，大量的模式識別算法被應(yīng)用到儲層預(yù)測領(lǐng)域。FLD 算法的核心思想是尋找一個最優(yōu)投影方向?qū)?em>d 維空間的樣本投影到一條直線上，同時使得投影后的模式樣本具有最大類間矩陣及最小類內(nèi)散布矩陣，以達(dá)到使不同類的樣本在投影后盡可能分開，同類樣本盡可能聚集的目的。
       實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)LD 算法能夠取得較高的測井符合率。FLD 算法的核心思想為考慮將 d 維空間的樣本投影到一條直線上，形成一維空間，即把維數(shù)壓縮到一維，同時尋找一個最佳投影方向使得投影后的模式樣本具有最大類間矩陣及最小類內(nèi)散布矩陣，使得不同類的樣本在分類后盡量分開得最遠(yuǎn)。由于投影后在一維Y 空間里各類樣本盡可能分開，即兩類樣本均值之差越大越好；同時希望樣本內(nèi)部盡量密集越小越好。實(shí)現(xiàn)步驟為首先求解最佳投影方向；其次利用閾值公式求解判別閾值；最后將待測樣本進(jìn)行決策。使用FLD 建立含油氣性預(yù)測模型具體步驟如下：首先選取監(jiān)督樣本，從測井集合中選取若干測井作為訓(xùn)練樣本； 其次計算FLD，利用所選監(jiān)督樣本計算最佳投影方向和閾值； 之后選取測試樣本， 由于FLD 并不是基于學(xué)習(xí)的模式識別方法，因此可選取所有測井作為測試樣本測試當(dāng)前FLD 的分類能力；最后計算測井符合率，利用所求投影方向和閾值對測試樣本進(jìn)行分類，獲取測井符合率并衡量預(yù)測模型分類能力。
       實(shí)驗(yàn)的主要目的是通過FLD 算法建立含油氣性模型并通過求取測井符合率對FLD 分類能力進(jìn)行檢驗(yàn)，同時驗(yàn)證FLD 可否用于儲層預(yù)測。利用判別規(guī)則將所有測井進(jìn)行分類判別。假設(shè)所有測井的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)含油氣性相吻合，分類能力較好，則投影方向和閾值可用于整個區(qū)塊儲層預(yù)測中，同時也證明FLD 可用于建立含油氣性模型。對某區(qū)塊進(jìn)行儲層預(yù)測外推，區(qū)塊范圍為Inline（350~900），Xline（550~920），預(yù)測結(jié)果如圖所示，其中紅色代表預(yù)測結(jié)果為含油氣區(qū)域，藍(lán)色代表預(yù)測結(jié)果為不含油氣區(qū)域。