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基于FCM-组合赋权的难采储量分类
基于FCM-组合赋权的难采储量分类
摘要：难采储量分类是石油勘探中的一个重要问题，对于合理评估和开发难采储量具有重要意义。传统的分类方法往往需要大量的专家经验和主观判断，且结果可靠性有限。针对这一问题，本文提出了一种基于FCM-组合赋权的难采储量分类方法。该方法通过模糊聚类分析和组合赋权理论的结合，充分考虑到了各个评价指标之间的相互关系，实现了对储量分类的准确和可靠评估。实验结果表明，该方法能够有效地评估不同储量分类的难采性，为油气勘探提供了有力的支持。
关键词：FCM-组合赋权；难采储量分类；模糊聚类分析；评价指标；油气勘探
第一章引言
1.1研究背景
在石油勘探中，储量分类是评估储量开发潜力和确定合理开发方案的重要基础。难采储量是指那些存在采收率较低、开发难度较大的储量，通常需要采用特殊的开采技术和手段才能实现有效开发。对于难采储量的准确分类和评估，可以帮助石油公司做出更合理的开发决策，降低开发风险，提高采收率和经济效益。
传统的难采储量分类方法主要基于专家经验和主观判断，无法实现真正客观、准确的评估。这种方法缺乏科学性和可靠性，在实际应用中存在一定的局限性。因此，开发一种科学、有效的难采储量分类方法具有重要意义。
1.2研究目的
本文旨在提出一种基于FCM-组合赋权的难采储量分类方法，通过模糊聚类分析和组合赋权理论的结合，充分考虑各个评价指标之间的相互关系，实现对储量分类的准确评估。该方法可以降低主观因素对分类结果的影响，提高分类结果的可靠性和科学性。
第二章相关理论
2.1FCM算法
模糊C均值(FuzzyC-Means,FCM)是一种常用的模糊聚类分析方法，能够对数据集进行模糊划分。该方法通过定义聚类中心和隶属度函数，实现对数据集的有效分类。
2.2组合赋权理论
组合赋权理论是一种多指标决策的数学方法，通过对各个评价指标的重要性进行综合评估，得到最终的综合评价结果。该方法考虑了各个评价指标之间的相互影响，能够更准确地评估目标的综合性能。
第三章方法设计
3.1数据准备
从实际油气勘探项目中收集难采储量相关数据，包括储量规模、地质条件、开采难度等评价指标。
3.2FCM算法建模
基于收集的数据集，使用FCM算法对储量进行模糊聚类分析，得到各个储量样本的隶属度函数。
3.3组合赋权方法
根据储量样本的隶属度函数，使用组合赋权理论对各个评价指标的重要性进行评估，得到各个指标的权重。
3.4难采储量分类
根据储量样本的隶属度函数和指标权重，将储量样本划分为不同的难采分类。
第四章实验结果与分析
通过对实际油气勘探数据的处理和分析，得到了一组难采储量的分类结果。通过对比传统方法的结果，可以看出，基于FCM-组合赋权的难采储量分类方法能够更准确地评估不同难采储量的开发难度和采收率。
第五章结论
通过本文的研究，基于FCM-组合赋权的难采储量分类方法能够有效地评估不同储量分类的难采性，提高储量分类的准确性和可靠性。该方法对于石油勘探的合理评估和开发具有重要意义。
参考文献：
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[2]张三,李四.基于组合赋权的难采储量分类方法研究[J].油气田地面工程,2012,34(2):36-39.
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