５４６石油学报２００９年第３０卷
（５）集成学习。采用ＡｄａＢｏｏｓｔ算法，迭代１０次，两种方案：①弱基分类器（ＡＣ４．５）采用ｃ４．５算法，参数设置同Ｃ４．５方案；②弱基分类器（ＡＢＰ）采用ＢＰ神经网络，参数设置同ＢＰ方案。
３建模结果分析
数据挖掘软件联合使用开源数据挖掘工具ＲａｐｉｄＭｉｎｅｒ［３７３和Ｗｅｋａ…３，其中ＳＶＭ部分调用了ＬＩＢＳＶＭ［３ｆ；］。
（Ｉ）分类算法对比。①支持向量机整体性能最好，Ｃ—ＳＶＣ和ｕ—ＳＶＣ优于其他算法，Ｃ—ＳＶＣ＋ＲｅｌｉｅｆＦ准确率为７９．１７％，是所有方案中最高的；②决策树相对性能最低，但ＬＭＴ算法例外，在ＥＸＰ２上准确率达７４．８３％；③两种神经网络表现一般，其中ＲＢＦＮ＋ＣＦＳ准确率为７２．１１％；④ＮＢ比ＴＡＮ网络性能高，在ＥＸＰ２上准确率达７４．２％；⑤组合方法均比单独的分类器要好，例如在ＥＸＰ２上，ＡｄａＢｏｏｓｔ＋Ｃ４．５的准确率为７（）．９２％，而Ｃ４．５只有６８．１７％［图２（ａ）］。
图２重复交叉验证准确率
Ｆｉｇ．２Ｍｏｄｅｌａｃｃｕｒａｃｉｅｓｖｉａｒｅｐｅａｔｅｄｃｒｏｓｓ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ
（２）特征选择方法对比。①特征选择提高了模型的预测性能，除ＥＸＰ３之外，其他方案总体性能均高于ＡＬＬ方案；ＡＩ，Ｌ方案训练准确率与ＲＣＶ准确率差别大，说明由于冗余和无关属性的存在，算法容易过度拟合；②ＥＸＰ３整体性能最差，因此对于克下组油藏，仅仅依靠原始的常规测井曲线来划分水淹层效果不好；ＥＸＰ３上个别算法容易过度拟合，例如Ｃ—ＳＶＣ训练准确率达１００％、ＡｄａＢｏｏｓｔ＋Ｃ４．５训练准确率达９５．３５％，但重复交叉检验准确率都小于５（）％，因此如果不进行交叉验证，很容易造成模型性能高的假象；
③ＣＦＳ、ＬＶＦ、Ｒｅｌｉｅｆ和ＦＳ这些自动化特征选择方法与专家经验方案的性能不相上下，表明自动化方法行之有效，特别是当参数很多时，其优势更明显。实践中可以首先进行自动特征选择，然后由专家结合经验二次挑选后，再确定最后的特征组合［图２（ｂ）］。
（３）特征集和分类算法综合对比。特征集和分类算法对模型性能的综合影响表现复杂：①每一特征集内的不同算法之阳ｒ陛能变化大，能使某个分类器取得最优结果的特征集，不一定适用于其他分类器。②除了ＥＸＰ３，每种算法内不同特征集之间性能变化不大，表明不论是人工还是自动选择，均找到了强相关特征，而这其中以ＴＡＮ波动最小；对于ＥＸＰ２，３个参数的平均准确率为７０．９１％，但其训练准确率即能力上限不高，表明为了进一步提高预测能力，必须加入其他参数。
（４）模型性能标准差对比。①Ｃ－ＳＶＣ总体表现最为稳健，在所有算法中性能标准差最低，因此数据集变
化对其预测能力影响不大；ＬＭＴ也具有低标准差，但
第４期李洪奇等：复杂储层测井评价数据挖掘方法研究
５４７
受特征集影响大；ＴＡＮ标准差最大，但特征集之间差异小；ＢＰ、ＲＢＦＮ、ＡＢＰ、ＡＣ４．５标准差大，且受特征集影响较大。②每个特征集内不同算法的性能标准差有明显波动，但ＥＸＰ３波动最大，其次是ＥＸＰ２，而ＬＶＦ、
ＣＦＳ、ＬＳ差异较小（图３）。
对于克下组油藏水淹级别划分，ＳＶＭ效果最好，因此选择其作为最终的建模方法。对８个特征集上Ｃ—ＳＶＣ模型性能进行配对ｔ检验Ⅲ１，在９５％的置信水平下，ＲｅｌｉｅｆＦ方案优于其他方案，所以采纳Ｃ－ＳＶＣ＋ＲｅｌｉｅｆＦ作为最终的预测模型。该模型
图３模型性能标准差
Ｆｉｇ．３
Ｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌａｃｃｕｒａｃｉｅｓ
最终训练准确率为９１．４７％（图４），共有１４２个支持向
量。在２５８个层位中准确判断了２３６个。误判主要发
生在相邻水淹级别，特别是油层和弱水淹层最难区分（表２）。决策树模型清楚地了解到分类器工作机理以及各种参数的相对重要性，选择Ｃ４．５＋ＬＶＦ决策树模型作为水淹级别划分辅助参考模型（图５）。该树经过剪枝后只用了Ｆ。。、Ｆ。和Ｓ。３个参数，重复交叉检
验准确率为７０．１２％，训练准确率为８１．７８％。综合观察所有特征集上的决策树，可以全面了解所有参数参与评价的情况。对于该区块，对水淹程度定量划分最敏感的主要参数依次是Ｆ。。、Ｆ，、Ｓ。、ＺＯＮＥ和ＣＮＬ。
Ｆ。。定义为原始含油饱和度与目前含油饱和度之差与
原始含油饱和度的比值，代表了油层水淹动态程度，因此敏感性最高。测井计算产水率误差大，而含油饱和
图４模型训练准确率
Ｆｉｇ．４
Ｔｒａｉｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｉｅｓｏｆｍｏｄｅｌｓ
表２
Ｃ—ＳＶＣ＋ＲｅＩｉｅ腰混淆矩阵
Ｔａｂｌｅ２
ＣｏｎｆｕｓｉｏｎｍａｔｒｉｘｏｆｔｈｅＣ—ＳＶＣ＋ＲｅｌｉｅｆＦ
ｍｏｄｅＩ
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度只反映储层目前剩余油的绝对量。因此Ｆ。和Ｓ。敏感性中等。各沉积小层和不同沉积韵律水淹程度差异大，因此层位也有助于划分水淹程度。中子孔隙度测井主要测量地层的含氢指数，与孔隙度和流体性质有关，因此也与水淹程度有弱相关关系。
图５Ｃ４．５＋ＬＶＦ决策树结果
Ｆｉｇ．５ＤｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｆｒｏｍＣ４．５＋ＬＶＦ
４结论
复杂储层测井评价数据挖掘方法将特征选择、模型参数优化、性能评估、多学习方法对比研究纳入统一框架，目的是获得高泛化能力的预测模型，从而推动各种智能建模方法真正用于油气勘探开发的生产实践。在克拉马依油田六中区克下组油藏水淹层评价中的应用表明，该方法是实用有效的：采用遗传算法进行特征选择和模型参数优化，提高了预测准确率；对来自１２种建模方案、８种特征集的９６个预测模型对比分析后，挑选出了适合克下组油藏的最佳预测模型，即ＧＳＶＣ＋ＲｅｌｉｅｆＦ，其预测准确率为９１．４７％，能满足现场生产要求；此外决策树模型容易理解，便于观察各种因素是如何参与评价的，可以作为数据探查工具来使用。数据挖掘提供的多种建模方法，拓展了储层评价的方法库。使得分析不仅是为了做出预测，还在于发现知识。新区块、新层位的储层评价总要面ｌ临新问题，各种预测建模方法很难从理论上分析优劣，其适用性只能通过实验来确定。为了提高效率，建议开发与现有的测井解释或评价软件集成的数据挖掘软件，并不断充实算法库，从而能在面对新问题时，快速给出最佳的解决模型。该方法同样适用于地质、地震、油藏工程等其他专业领域的预测建模问题。
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复杂储层测井评价数据挖掘方法研究
作者：李洪奇， 郭海峰， 郭海敏， 孟照旭， 谭锋奇， 张军， LI Hongqi， GUO Haifeng，GUO Haimin， MENG Zhaoxu， TAN Fengqi， ZHANG Jun
作者单位：李洪奇,郭海峰,谭锋奇,张军,LI Hongqi,GUO Haifeng,TAN Fengqi,ZHANG Jun(中国石油大学资源与信息学院,北京,102249;中国石油大学油气资源与探测国家重点实验室,北京
,102249)， 郭海敏,GUO Haimin(长江大学地球物理与石油资源学院,湖北荆州,434023)，
孟照旭,MENG Zhaoxu(中国石油大学资源与信息学院,北京,102249;中国石油大学油气资源与
探测国家重点实验室,北京,102249;新疆油田公司勘探开发研究院,新疆克拉玛依,834000)刊名：
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英文刊名：ACTA PETROLEI SINICA
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