模糊C均值聚类算法在测井相分析中的应用  

Application of FCM Clustering Algorithm to Electrofacies Analysis

作　　者：魏友华[1] 郭科[1] 许江浩[1] 

机构地区：[1]成都理工大学数学地质四川省重点实验室,四川成都610059

出　　处：《国土资源科技管理》2012年第6期111-114,共4页Scientific and Technological Management of Land and Resources

基　　金：国家自然科学基金(41272366);数学地质四川省重点实验室开放基金资助项目(SCSXDZ2011011)

摘　　要：采用分阶段思想,引入并改进了最佳聚类数算法来确定分类数,对原模糊C均值(FCM)算法的目标函数从引入数据权值和更换距离函数相结合的方法进行了改进。根据改进的模糊C均值算法,利用测井数据进行测井中的岩性分类和识别,经实例验证本算法得出的岩性划分与实际录井岩性可以较好吻合。This paper introduces a new algorithm based on average information entropy to find the number of clusters and improves the target clustering function by importing the weight and changing distance function. Based on this improved FCM algorithm, log data can be used to conduct lithology analysis. It is confirmed through examples that the result of classification of the wells lithology is consistent with the actual logging.

关 键 词：改进FCM算法 测井相分析 自动分层 

分 类 号：P628[天文地球—地质矿产勘探]