摘要
随着人工智能的快速发展,机器学习的应用范围越来越广泛,将机器学习的方法用于测井曲线分层可以提高分层效率和精度.在利用测井资料进行岩性识别、沉积相分析等研究时,先要对测井曲线进行分层.文中提出一种基于多信息融合的层次聚类分层方法,实现了对测井曲线的自动分层.首先,采用滤波的方式滤除曲线上的噪点,对数据进行归一化处理,消除量纲的影响;其次,通过特征优选,选择包含较多地层信息的特征曲线,构造一个滤波器,将其中相似性较高的曲线融合,曲线融合的权值通过遗传算法求得;最后,使用层次聚类方法对多信息融合后的测井数据进行划分,将分层结果与人工分层结果进行对比验证.该方法能够提高分层效率,为地质勘探工作提供可靠的分层依据.
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