面向復(fù)雜儲層巖性識別的非均衡數(shù)據(jù)分類算法研究
本文選題:非均衡數(shù)據(jù) + 集成規(guī)則; 參考:《西北大學(xué)》2017年碩士論文
【摘要】:近年來,非均衡數(shù)據(jù)的分類問題引起了眾多研究學(xué)者的關(guān)注和討論。在地質(zhì)勘探領(lǐng)域,巖石數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非均衡特征的情況也多有發(fā)生,加上復(fù)雜儲層存在勘探難度大等問題,傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助方法,很難對復(fù)雜儲層進(jìn)行儲層描述和巖性識別。本文通過分析發(fā)現(xiàn),復(fù)雜儲層中巖石數(shù)據(jù)均為非均衡數(shù)據(jù),且其中某幾類巖石具有高相似度。因此,在研究了非均衡數(shù)據(jù)分類算法的基礎(chǔ)上,提出了面向復(fù)雜儲層巖石數(shù)據(jù)的二分類和多分類算法。本文具體研究工作如下:一、分析復(fù)雜儲層巖石數(shù)據(jù)的樣本特點(diǎn),提出基于聚類及樣本遷移的巖石數(shù)據(jù)均衡化算法(cluster and samples move based on feature distance),簡稱 CSM 算法。該算法對多數(shù)類樣本進(jìn)行聚類分組后,判斷多組多數(shù)類子樣本的樣本量,當(dāng)子樣本間再次出現(xiàn)非均衡現(xiàn)象時,采用基于特征距離的樣本遷移方法進(jìn)行二次處理;最后,把若干均衡多數(shù)類子樣本與少數(shù)類樣本組合,構(gòu)成新的巖石數(shù)據(jù)集。本文提出的算法,不但避免了重采樣造成的數(shù)據(jù)缺失或原始數(shù)據(jù)分布改變的問題,同時解決了二次非均衡現(xiàn)象對巖性識別的影響。二、圍繞高相似度非均衡巖石數(shù)據(jù)的二分類問題,研究不同地層元素對識別復(fù)雜儲層巖石數(shù)據(jù)的重要程度,提出基于地層元素特征權(quán)重的集成規(guī)則。在該類數(shù)據(jù)上,算法的AUC值至少可以達(dá)到0.93。三、圍繞復(fù)雜儲層巖石數(shù)據(jù)的多分類問題,提出了巖石樣本融合策略及基于多層漏斗型的(multi-label imbalanced data classification based on multi-layer funnel)MICMF分類模型,通過融合策略把多類別非均衡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為多類別均衡數(shù)據(jù)后,利用MICMF模型進(jìn)行最終的巖性識別。實(shí)驗(yàn)表明,該算法在13個含油氣盆地上的平均識別準(zhǔn)確率可以達(dá)到92%,精確率可以達(dá)到84%。
[Abstract]:In recent years , the classification of non - equilibrium data has attracted many researchers ' attention and discussion . In the field of geological exploration , it is difficult to describe reservoir description and lithologic identification of complex reservoir .
【學(xué)位授予單位】:西北大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:P618.13;TP311.13
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,本文編號:1744219
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