摘 要：文章討論了模糊C均值聚類在儲層巖性識別方面的運用，利用巖性地質(zhì)特征不同，通過對比分析不同測井曲線的巖性響應特征以及巖芯分析資料，運用模糊C均值聚類實現(xiàn)對巖性的有效識別，結(jié)果表明，模糊C均值聚類在處理巖性數(shù)據(jù)集過程中的快速準確性。

關(guān)鍵詞：聚類算法；模糊C均值；標準化；巖性識別

引言

模糊C均值聚類是一種基于劃分的聚類算法，其目的是使被劃分到同一簇的對象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小，自從L.A.Zadeh教授提出模糊集理論以后，為數(shù)據(jù)劃分提供了有力的分析工具，人們?yōu)槭故挛锘驅(qū)ο笾g能更好地反映現(xiàn)實世界，開始用模糊的方法來處理聚類問題，模糊C均值得到了廣泛的應用。文章旨在對搜集到的測井數(shù)據(jù)進行深入分析，提高數(shù)據(jù)辨識度與分辨率，挖掘數(shù)據(jù)之間的深層次關(guān)系，依據(jù)不同巖性在常規(guī)測井資料中的不同響應，利用模糊C均值算法對井中的巖性進行自動分類，這有利于油氣藏地質(zhì)特征的描述，從而減少不合理投入，進而提高油氣藏開發(fā)效率。

2 數(shù)據(jù)來源及分析

文章的數(shù)據(jù)來源于川科1井，該井經(jīng)過657天鉆至深度達7566.50m，將井深5614.00m處設(shè)為編號1，依次類推，共提取了馬鞍塘組（5614.00m-5681.50m）的676組數(shù)據(jù)進行實驗。主要測量儲層發(fā)育情況、巖性特征、電性和物性特征等。

結(jié)合馬鞍塘組的地質(zhì)特點，主要采用聲波時差（AC）、補償中子（CNL）、密度（DEN）、自然伽瑪（GR）、淺側(cè)向電阻率（RS）、自然電位（SP）這6種響應特征。這些參數(shù)對研究區(qū)域巖性特征反應最敏感，是灰?guī)r儲層巖性識別最常用的測井數(shù)據(jù)。

3 巖性識別

在勘探開發(fā)中，一般來說，測井儀器和標準刻度器的型號和使用規(guī)則不完全相同，再加上地理位置和所處環(huán)境的變化，使得測井數(shù)據(jù)存在系統(tǒng)誤差。在運用測井數(shù)據(jù)進行區(qū)域化研究時，必須對測井數(shù)據(jù)進行標準化處理。

測井曲線中包含了豐富的巖性信息，不同的測井曲線對地層和巖性具有不同的區(qū)分度，其差異主要取決于巖石的礦物成分、結(jié)構(gòu)和巖石中所含流體的性質(zhì)等，對于一組特定的測井參數(shù)值就有一種巖性與之對應。

文章綜合考慮測井參數(shù)受環(huán)境、人為因素的影響，篩選出自然伽馬、聲波時差、電阻率這三種測井響應值。通過巖屑錄井資料可知馬鞍塘組總有四種巖性，經(jīng)過模糊C均值算法精確計算和分析得出馬鞍塘組各數(shù)據(jù)點所屬類別如表1。

對比巖屑錄井資料和測井報告可知，1類為泥晶白云質(zhì)灰?guī)r，2類為泥晶含云灰?guī)r，3類為砂屑灰?guī)r，4類為灰色泥晶灰?guī)r。

利用模糊C均值聚類對川科1井馬鞍塘組巖性數(shù)據(jù)進行聚類分析的結(jié)果如圖1所示，由圖1可以看出各巖性均表現(xiàn)出了較好的分類結(jié)果，各組巖石基本以聚類中心為中心點分布，識別率比較高。

文章運用Carbon Explorer地質(zhì)繪圖軟件分析研究區(qū)域的測井數(shù)據(jù)，得出川科1井馬鞍塘組單井巖性分析圖如圖2所示。將FCM模糊聚類巖性與錄井巖性對比，結(jié)合各種測井曲線可知，聚類巖性與巖屑錄井巖性吻合度達85%以上。

4 結(jié)果分析

文章使用模糊C均值聚類使巖性自動分類的效果比較明顯，與已知巖屑錄井資料吻合度高，在巖性定量識別上面的可行性和有效性證明它是比較理想的一種巖性識別工具。不僅在實踐工作中簡便易行，也能滿足科學研究的需要。同時也存在著一些不足，比如對初始值敏感，容易陷入局部最優(yōu)等，充分利用其優(yōu)勢，在目標函數(shù)中增加懲罰項進一步提高算法精度。

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作者簡介：李海燕（1989-），女，成都理工大學地球物理學院在讀碩士研究生，地球探測與信息技術(shù)，主要研究方向為油氣儲層預測。