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基于FCM-Fisher判别分析的难采储量分类
一、引言
油气勘探开发活动中，发现储量储层难以形象描述，并且储量分类标准不够科学，难以真实反映地质实际情况。为了充分发挥数据属性的分类能力，本文基于FCM-Fisher判别分析方法，对难采储量分类问题进行了研究。
二、FCM-Fisher判别分析方法原理
FCM-Fisher判别分析方法是基于模糊聚类与Fisher判别分析的融合方法，它通过Fisher判别分析得到最佳分类超平面，使用Fisher判别分析的权值作为聚类目标函数的权值，从而优化了聚类结果；同时采用模糊聚类的思想，将Fisher判别分析中的分类标准进行了模糊化，避免了Fisher判别分析在直线不可分时的局限性，从而提高了分类的准确性。FCM-Fisher判别分析方法不仅具有模糊聚类的优点，还具有Fisher判别分析的优点，是一种有效的分类方法。
三、数据预处理
本文的研究数据来源于某石油勘探企业的钻井数据，包括区块名称、钻井深度、孔隙度、渗透率等多项参数。在进行分类任务前，对数据进行预处理，包括数据筛选、数据预处理、数据标准化等步骤。对于数据筛选，本文筛选出钻井深度低于2000m，孔隙度值为非负的数据作为分类数据，同时删除不规则数据和空值数据；对于数据预处理，本文采用主成分分析法降维处理，提取了数据中的主要信息，将原数据的维数从12维降至3维，减少分类计算的复杂度；对于数据标准化，本文采用最大最小值标准化方法，将数据统一缩放至区间[0,1]内，以避免权值过大或过小对最终分类结果的影响。
四、分类模型构建
本文采用FCM-Fisher判别分析方法进行难采储量分类，首先通过模糊聚类算法确定初始的聚类中心个数K，采用Fisher判别分析法进行模糊聚类，得到最优分类超平面参数，账房的聚类过程使用Fisher判别分析中的权值进行代价的评估以及权值的调整。经过迭代计算，可以得到最终的划分结果。
五、实验结果与分析
本文所构建的基于FCM-Fisher判别分析的难采储量分类方法，应用于某石油勘探企业钻探数据的分类任务，通过与其它常用分类方法进行对比，本文方法的准确率与鲁棒性都比较高。实验结果表明，本文所构建的方法在储量分类中具有较好的应用价值。
六、总结
本文基于FCM-Fisher判别分析方法，对难采储量分类问题进行了研究，验证了该方法的有效性和科学性。未来可以在更多的数据集上进行实验，继续优化算法，增强算法的鲁棒性和适用性。