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摘要：本发明公开了一种基于属性聚类的低速泥岩识别方法和系统。包括：通过分析工区探井的测井数据和地震数据，将低速泥岩划分为亮点型和非亮点型，并分析其特征。建立三层介质模型并进行地震正演，获取不同模型的地震响应特征。然后，从正演结果中提取并优选的地震属性。使用CLARA聚类算法和PAM方法对属性进行聚类分析，识别低速泥岩及含气砂岩的类型。本发明提高了低速泥岩与含气砂岩的识别准确性，为勘探和井位部署提供了技术支持。
主权项：1.一种基于属性聚类的低速泥岩识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：低速泥岩模式研究：根据工区探井的测井数据和地震数据，对低速泥岩的发育特征进行研究分析；将低速泥岩划分为亮点型低速泥岩和非亮点型低速泥岩，并分析其在包括：测井曲线、交会图、地震剖面和AVO特征方面的表现，得到井分析结果；步骤二：模型构建及地震正演：根据井分析结果，建立三层水平层状介质模型；构建模型一，包含厚层低速泥岩加薄层含气砂岩，地震正演响应为低频中振幅；构建模型二，包含薄层低速泥岩加薄层含气砂岩，地震正演响应为低频高振幅；构建模型三和模型四，为亮点型低速泥岩，地震正演响应为低频高振幅；构建模型五，为非亮点型低速泥岩模型，地震正演响应为低频低振幅；步骤三：地震属性提取及优选：提取多种地震属性，包括：振幅类、瞬时类和频谱类；剔除不敏感属性，保留优选的地震属性，用于后续分析；对优选的地震属性进行标准化处理，计算相关系数；根据相关系数值，剔除冗余属性，保留相关性较低的属性用于聚类分析；步骤四：属性聚类分析：使用CLARA聚类算法对优选的地震属性进行属性聚类分析；采用PAM方法在选定样本集内找出K个最优的中心点，并将这些中心点应用于整个数据库，进行属性聚类；通过多次循环，计算并优化聚类总代价，最终确定最佳的代表对象集合；步骤五：识别结果分类：根据属性聚类结果，将识别结果划分为五类：正常压实泥岩、亮点型低速泥岩、非亮点型低速泥岩和两类地震响应不同的含气砂岩；将属性聚类结果与井上数据进行对比分析，确认低速泥岩及含气砂岩的识别准确性；最终依据聚类结果，对储层与低速泥岩进行识别和区分，指导勘探和井位部署。
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百度查询： 西南石油大学 一种基于属性聚类的低速泥岩识别方法和系统
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