基于Fisher判别分析方法的异常地层压力识别

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针对目前识别异常地层压力的方法多但精度有限的问题,基于Fisher判别分析方法参考数据类型多且精度较高的特点,将其用于异常地层压力的识别.以新疆某油田A井为例,选择声波时差、地层密度等5组测井数据,通过正常压力地层段的数据回归得到“正常压实趋势线”,并计算5组数据相对于“趋势线”的波动值.分析可知:测井数据在异常压力状态下会偏离“趋势线”,波动值明显变化,基于以上特点,选择部分地层的波动绝对值作为学习样本,建立相应的Fisher判别模型,准确率达到97.2%.研究表明,该方法简便快捷,具有一定的可靠性且结果精度较高,是解决地层异常压力识别问题的一种有效方法.
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