本文主要研究内容
作者谢玮,毕臣臣,刘学清,刘炜,葛黛薇,唐天择（2019）在《基于PCA-Kmeans++的煤层气多属性融合聚类分析方法研究》一文中研究指出：将基于PCA-Kmeans++的多属性融合聚类技术应用于沁水盆地南部3#煤层的储层预测中,对融合聚类属性进行分析,确定有利储层分布。首先提取常规的叠后地震属性、叠后波阻抗反演以及叠前AVO属性;然后利用PCA主成分分析方法,得到贡献率最大的几个主成分分量;最后通过Kmeans++无监督机器学习算法对主成分分量进行融合和聚类。实际资料应用结果表明,PCA-Kmeans++方法可以融合各个属性的特征,能够更加清晰地反映地质异常体的分布特征,为沁水盆地南部煤层气及类似储层的预测提供了一种可行的方法。
Abstract
jiang ji yu PCA-Kmeans++de duo shu xing rong ge ju lei ji shu ying yong yu qin shui pen de na bu 3#mei ceng de chu ceng yu ce zhong ,dui rong ge ju lei shu xing jin hang fen xi ,que ding you li chu ceng fen bu 。shou xian di qu chang gui de die hou de zhen shu xing 、die hou bo zu kang fan yan yi ji die qian AVOshu xing ;ran hou li yong PCAzhu cheng fen fen xi fang fa ,de dao gong suo lv zui da de ji ge zhu cheng fen fen liang ;zui hou tong guo Kmeans++mo jian du ji qi xue xi suan fa dui zhu cheng fen fen liang jin hang rong ge he ju lei 。shi ji zi liao ying yong jie guo biao ming ,PCA-Kmeans++fang fa ke yi rong ge ge ge shu xing de te zheng ,neng gou geng jia qing xi de fan ying de zhi yi chang ti de fen bu te zheng ,wei qin shui pen de na bu mei ceng qi ji lei shi chu ceng de yu ce di gong le yi chong ke hang de fang fa 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自煤炭技术的谢玮,毕臣臣,刘学清,刘炜,葛黛薇,唐天择，发表于刊物煤炭技术2019年05期论文，是一篇关于煤层气论文,多属性融合论文,聚类分析论文,煤炭技术2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自煤炭技术2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：煤层气论文; 多属性融合论文; 聚类分析论文; 煤炭技术2019年05期论文;