| 基于PCA-Kmeans++的煤层气多属性融合聚类分析方法研究 |
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| 引用本文： | 谢玮,毕臣臣,刘学清,刘炜,葛黛薇,唐天择.基于PCA-Kmeans++的煤层气多属性融合聚类分析方法研究[J].煤炭技术,2019(5):53-56. |
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| 作者姓名： | 谢玮 毕臣臣 刘学清 刘炜 葛黛薇 唐天择 |
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| 作者单位： | 中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院;北京京能油气资源开发有限公司;中国石油华北油田公司勘探开发研究院;俄罗斯国立古勃金石油天然气大学 |
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| 摘 要： | 将基于PCA-Kmeans++的多属性融合聚类技术应用于沁水盆地南部3#煤层的储层预测中,对融合聚类属性进行分析,确定有利储层分布。首先提取常规的叠后地震属性、叠后波阻抗反演以及叠前AVO属性;然后利用PCA主成分分析方法,得到贡献率最大的几个主成分分量;最后通过Kmeans++无监督机器学习算法对主成分分量进行融合和聚类。实际资料应用结果表明,PCA-Kmeans++方法可以融合各个属性的特征,能够更加清晰地反映地质异常体的分布特征,为沁水盆地南部煤层气及类似储层的预测提供了一种可行的方法。
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| 关 键 词： | PCA Kmeans++ 煤层气 多属性融合 聚类分析 |
Cluster Analysis Method for Multi-attribute Fusion of Coalbed Methane Based on PCA-Kmeans++ |
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