王林，王禹杰 （合肥市测绘设计研究院，安徽 合肥 230061）

1 引言

岩石识别是地学研究中的一项重要工作，其结果有助于储层评价、油藏描述以及实时钻井监控等方面。综合考虑时效性、安全性以及成本，多采用测井资料解释处理获取岩性信息。近年来，随着计算机技术的发展，许多学者深度拓展利用测井资料识别岩性的方法，由传统的岩心岩屑和薄片识别法、交会图法延展出对应分析法、K—邻近法、判别分析、神经网络、支持向量机等方法，但每种方法都存在一定的不足。利用岩心、岩屑和薄片资料，识别碳酸盐岩受主观因素影响较大，且识别效果存在片面性；交会图法操作简单，但仅限于线性可分的分类问题，对于复杂岩性的分类问题，识别精度较低；K-邻近法按照欧氏距离单一标准搜索待判岩的K邻近，分类标准过于单一。且上述分类标准均采用岩石测井参数，并未与岩石力学参数结合。

辽西隧道三号斜井正洞至出口区间穿越断层破碎带，岩体破碎，属极I级高风险隧道。测井参数收集危险性较高，且分布模糊，为此处的岩性识别带来了困难。利用隧道开挖前收集的岩石力学参数，提出基于岩石力学参数信息熵的Entropy-KNN识别岩性。该算法寻找训练样本与测试样本的相同岩石力学参数，计算其平均信息熵，以此作为度量两个数据集接近程度的距离指标，选取K个与测试样本距离最近的训练实例，最终综合考虑训练实例中各类实例的个数及平均距离，依据待测样本属于各类的可信度，准确识别岩石类型，整体上提高了分类的准确性。……