多维模糊识别方法在隔夹层判别中的应用.pdfVIP

长江大学学报 (自然科学版) 2011年10月第8卷 第lO期 JournalofYangtzeUniversity NatSciEdit) Oct．2011，Vo1．8No．10 doi：10．3969／j．issn．1673—1409．2011．10．009 一 一 多维模糊识别方法在隔夹层判别中的应用 1 2 ● ～ 梁劳劳 (成都理工大学管理科学学院，四JlI成都61oo59) ● ● ● ● 谢润成 (成都理工大学能源学院，四¨l成都610059) ～ [摘要]多级模糊模式识别克服了最大隶属度原则不适用的缺点，而且以相对隶属度和隶属函数为基础理 论，使隶属度、隶属函数的计算更容易。以胡尖山隔夹层为例，应用多维模糊数学方去建立了模糊识别 模型，并进行识别判断。结果比较，表明该方法效果明显，合理可行。 [关键词]多级模糊模式识别；相对隶属度；隔夹层 [中图分类号]TEl32 [文献标识码]A [文章编号]1673～1409(2011)10—0030—03 预测隔夹层空间的展布是揭示油藏非均质性不可或缺的研究内容 ，直接观察岩心是识别隔夹层的基 础 ，主要依据岩心的数量应用测井资料进行综合判别 。下面，笔者以胡尖山隔夹层为例，应用多维模糊 数学方法建立了模糊识别模型，并进行识别判断。 1 多维模糊识别模型的建立 为了定量描述隔夹层的区分模糊属性以及全面、客观的识别分类，笔者应用工程模糊集 中的级别特 征概念[1]。设对某一井或井段A的m个样本，其 中每个样本存在尼个指标特征值，其指标特征值矩阵表示： X == 一 (z ) (1) 式中， 为样本 指标 i的特征值，i一 1，2，3，…，忌，J一 1，2，…，m。 将隔夹层分成 c个级别进行判别 ，志个指标的C个级别的标准特征值矩阵为 ： Y12 2 一 ( ) (2) ● ● ● ^ 式中，3，为指标i级别h的标准特征值 ；：1，2，3，…，忌；h=1，2，3，…，C。这种样本的人为有序排列，通常 有 2种类型：①指标标准特征值 随级别 的增大而减小 ；②指标标准特征值 随级别h的增大而增大 。 第 1种为递减型的，所 以小于等于指标c级标准特征值对A的相对隶属度为0；大于等于指标1级标准特征 值对A的相对隶属度为 1；第 2种为递增型的，所以大于等于指标 f级标准特征值对A 的相对隶属度为 0； 小于等于指标 1级标准特征值对A的相对隶属度为 1。 由此，判别指标的特征值与标准特征值，对隔夹层类别的相对隶属度可分别按线性 内插式 (3)和(4) 确定 ： f0 z ≤ 3，或 x，≥ ．y l ．． 一 { Y1z 或1zY