印兴耀，叶端南，张广智

(中国石油大学地球科学与技术学院，山东青岛 266555)

基于核空间的模糊聚类方法在储层预测中的应用

印兴耀，叶端南，张广智

(中国石油大学地球科学与技术学院，山东青岛 266555)

基于核空间的模糊C均值聚类方法是一种模式识别的新方法。在地震属性聚类处理时常常会遇到非超球体数据以及非线性类间边界等问题，而传统的模糊C均值聚类方法无法行之有效地解决。将核空间方法引入传统的模糊C均值聚类方法中，并应用于储层预测。针对地震属性聚类问题中不同属性对于储层的敏感性不同，将特征权重和模糊指数等参数加以优化，提高新的模糊聚类方法的储层预测效果。对实际资料的计算与分析结果表明，新的基于核空间的模糊C均值聚类方法可以更准确地刻画碳酸盐岩含气储层边界。

核空间;模糊聚类;地震属性;储层预测

常规的地震资料分析方法大多利用地震资料的振幅信息，而地震属性［1］分析技术可以更全面地利用地震数据中其他方法无法提取的信息。地震属性分析技术不仅扩展了地球物理技术在实际生产中的应用范围，而且对于储层预测技术的发展也有着积极的推动作用。当前，地震单属性解释技术已经无法满足储层预测技术发展的需要，多属性综合解释已成为地震勘探资料解释的主要发展方向。近年来，随着地震属性分析技术在地震资料解释中日渐广泛的应用，已经形成了一整套包括地震属性提取技术、地震属性优化技术、地震属性聚类技术以及地震属性转换技术等在内的综合地震属性分析技术［2-5］。……