数据挖掘及其在储层评价中的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 1 引言 | 第6-11页 |
| 1．1 知识发现与数据挖掘 | 第6-7页 |
| 1．2 测井及储层评价 | 第7-10页 |
| 1．2．1 油气储层评价技术 | 第8页 |
| 1．2．2 地球物理测井及其任务 | 第8-9页 |
| 1．2．3 传统油气评价方法 | 第9页 |
| 1．2．4 基丁数据挖掘的油气储层练合评价方法 | 第9-10页 |
| 1．3 主要工作和内容 | 第10-11页 |
| 2 数据预处理 | 第11-25页 |
| 2．1 数据预处理及数据离散化 | 第11-12页 |
| 2．1．1 数据预处理的研究背景 | 第11-12页 |
| 2．1．2 数据离散化问题的研究背景 | 第12页 |
| 2．2 基于沃尔什变换的时序数据离散化算法 | 第12-19页 |
| 2．2．1 沃尔什函数系 | 第13-15页 |
| 2．2．2 沃尔什函数的正交性利完备性 | 第15页 |
| 2．2．3 沃尔什变换与快速沃尔什变换 | 第15-17页 |
| 2．2．4 沃尔什变换能谱特性 | 第17-19页 |
| 2．3 沃尔什滤波 | 第19-20页 |
| 2．4 测井数据分层以及离散化的实现 | 第20-22页 |
| 2．4．1 生成沃尔什低通滤波数据 | 第20-21页 |
| 2．4．2 归一化沃尔什滤波数据 | 第21页 |
| 2．4．3 确定层界面 | 第21-22页 |
| 2．4．4 求取层内测井值 | 第22页 |
| 2．4．5 离散化表示 | 第22页 |
| 2．5 应用实例分析 | 第22-25页 |
| 3 粗糙集与模糊集 | 第25-34页 |
| 3．1 粗糙集及其在数据挖掘中的应用 | 第25-29页 |
| 3．1．1 粗糙集理论概述 | 第25页 |
| 3．1．2 粗糙集理论的基本框架 | 第25-28页 |
| 3．1．3 粗糙集理论的应用及发展前景 | 第28-29页 |
| 3．2 模糊集及其在数据挖掘中的应用 | 第29-32页 |
| 3．2．1 模糊集理论 | 第29页 |
| 3．2．2 模糊聚类分析 | 第29-32页 |
| 3．3 粗糙集与模糊集的结合 | 第32-34页 |
| 4 基于决策表的智能系统模型 | 第34-37页 |
| 4．1 相关概念的定义 | 第34-35页 |
| 4．2 智能模型的建立 | 第35-36页 |
| 4．3 智能模型的应用 | 第36-37页 |
| 5 基于粗糙集和模糊集的地层识别系统 | 第37-41页 |
| 5．1 模糊集和粗糙集在测井地层识别中的应用 | 第37-41页 |
| 5．1．1 测井解释知识库的建立 | 第37-38页 |
| 5．1．2 测井解释知识不确定性的计算 | 第38-39页 |
| 5．1．3 应用实例 | 第39-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43页 |
