测井分类

利用孔隙结构刻度流动带指标FZI，结合储层物性和孔隙结构特征，建立FZI分类标准划分储层类型。通过统计分析，提取测井响应特征中的敏感参数密度和自然伽马，使用Fisher判别模型识别储层类型，符合率达76%。

河南新郑矿区赵家寨井田研究表明，煤的工业分析指标与其测井参数之间存在显著相关性。 相关性表现: 原煤水分含量与密度和视电阻率呈负相关，与自然电位和自然伽马呈正相关。 灰分与密度、自然伽马和自然电位呈正相关，与视电阻率呈负相关。 原煤挥发分与视电阻率和密度呈负相关，与自然电位和自然伽马呈正相关。 相关性成因: 煤中有机质和无机质的含量、性质、结构以及煤化作用等因素决定了煤质指标与测井参数之间的相关性。 应用: 通过多元统计模型，利用测井曲线预测原煤工业分析指标，服务于煤炭与煤层气勘探开发。

通过地层超压预测理论和Fillippone压力预测公式, 结合实际数据分析层速度与地层压力的关系, 并对Fillippone公式进行改进。利用测井约束反演方法获取层速度, 预测勘探区内的地层压力异常。研究结果表明, 采用测井约束地震反演方法, 综合测井资料和地震资料得到目的层的层速度, 预测的地层压力总体上体现出与深度的密切关系, 也体现了构造作用等地质因素引起的局部变化。与传统压力梯度计算结果相比, 该方法更接近真实地质情况, 预测结果与实际数据相比误差在5%以内。

通过充分利用大量取心井资料进行统计分析，建立了高煤阶煤岩的测井多参数识别标准。采用灰色关联法定量解释煤岩类型，确保解释结果准确性高且不受人为因素影响。高煤阶煤岩的密度与工业组分含量之间存在密切关系。结合测井多元回归模型和等效体积模型，计算出煤岩的密度和孔隙度，并据此计算各工业组分的含量。该方法基于大量实验数据和理论模型的结合，结果可靠，在实际操作中具备可行性。

为了更好地评估太行山东麓地区的页岩气储层，地球化学参数的研究变得至关重要。本研究选取石炭系上统太原组泥页岩作为研究对象，利用常规测井资料和地球化学参数测试数据，对页岩储层的测井响应特征进行了统计分析。通过分析页岩储层总有机碳含量、镜质体反射率和生烃潜力与测井参数的关系，优选敏感参数并建立相应的测井计算模型。利用所建模型对太行山东麓地区页岩储层的地球化学参数进行了计算，揭示了它们的平面展布特征。研究结果显示，该页岩储层的测井响应特征表现为“三高、一低、一中”的总体特征。总有机碳含量与自然伽马、密度和声波时差相关性良好，而镜质体反射率则与常规测井响应相关性较差，但与深度呈现良好的正相关关系。生烃潜力与镜质体反射率、声波时差及自然电位相关性较好。最后，本研究采用多元回归分析方法建立了太行山东麓A区块页岩储层地球化学参数的计算模型，并与实测结果进行了验证，结果显示计算误差较小，表明该计算方法在该区域具有较高的可靠性。

为了评估矿区岩层的水含量特征，利用矿区地球物理测井数据，综合分析岩层的测井响应特征，统计多项岩石物理参数，构建有效的流体识别因子。进一步对水含量特征进行敏感性分析，优选出对水含量敏感的岩石物理参数。在此基础上，提出了一种新的岩层水含量特征判别指标。实际应用表明，该指标评估的岩层水含量特征与钻探结果基本一致，显示山西组砂岩裂隙水含量低，而奥陶系灰岩岩溶裂隙水含量较高，为矿区主要的水源之一。该指标充分考虑了岩层水含量对岩石物理参数的影响，是常规水文地质评价方法的有效补充。

非监督分类与监督分类流程对比 | 流程步骤 | 监督分类 | 非监督分类 | 备注 ||---|---|---|---|| 1. 初步分类 | √ | √ | || 2. 选择训练样本 | √ | | 仅监督分类需要 || 3. 确定分类器 | √ | | 仅监督分类需要 || 4. 分类合并专题判断 | | √ | 仅非监督分类需要 || 5. 分类后处理 | √ | √ | || 6. 检验分类结果 | √ | √ | || 7. 统计分析、输出结果 | √ | √ | |

在领域分类中，不同代码代表了不同的领域，以下是几类常见的领域代码和对应的领域名称： AQ（安全生产） BB（包装） CB（船舶） CH（测绘） CJ（城镇建设） CY（新闻出版） 这些代码有助于在管理系统中快速分类和识别领域，提高工作效率。

空间金字塔模型对图像进行划分，分别提取各子块特征，赋予不同权重。三层模型下，划分等级0权重1/4，等级1权重1/4，等级2权重1/2。该模型有效描述图像的空间信息。 数据分类算法包括最大熵、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。

随着数据量的激增，数据挖掘技术应运而生。分类作为数据挖掘中关键任务，有助于发现数据规律。本研究利用开源工具Weka对比不同分类算法的性能，帮助新手了解算法特点和掌握工具使用。分类算法在分类问题中发挥重要作用，是数据挖掘、机器学习和模式识别的重要领域。