基于K-均值聚类与贝叶斯判别的储层定量评价——以大安油田泉四段储层为例

以大安油田泉四段砂岩储层为研究对象,运用K-均值聚类分析贝叶斯判别确定孔隙度、渗透率、最大孔隙半径、平均孔隙半径、分选系数、最大汞饱和度和排驱压力7个特征参数,建立特征参数与储层类别的定量判别评价,并以此标准进行其他储层样品的判别分类.结果表明,研究区储层共分为3类,Ⅰ类到Ⅲ类储层物性逐渐变差,孔隙半径、分选系数逐渐减小,排驱压力逐渐增加,且利用贝叶斯判别可以快速判定储层样品类别;与Q型聚类分析和判别函数法、层次分析法对比发现,3种方法分类、判别结果相近,说明运用K-均值聚类分析和贝叶斯判别分析进行储层分类评价不仅有效,而且具有主观影响小和定量化程度高等特点,对于低渗透油藏勘探开发具有指导意义.