基于数据挖掘的录井剖面归位解释方法

摘要

录井解释过程中,由于数据特征维度较高和数据集成化能力不足等,需要人工校正录井综合图的岩性剖面。提出一种基于数据挖掘的录井剖面归位解释处理方法,对选取的录井解释数据进行数据清洗,选取有效影响因子,进行基于主成分分析的特征降维;分析录井解释数据特点,选择神经网络算法作为模式挖掘模型;对模式挖掘模型进行表达与解释,将实验获得的最优特征识别模式运用于实际数据。结果表明,采用模式挖掘模型在未知区块的平均识别准确率接近于92%,模型泛化能力相对稳定,对部分常用的岩性的识别准确率接近于95%,与多次人工校正后的归位结果相近。