【摘要】：储层模型优选的整个操作过程执行可分为两步，图8-44和图8-45是该过程的第一步和第二步。由于度量空间下的代表储层模型点之间呈非线性关系，还需要确定核函数的参数，即核带宽，然后就可以点击按钮进行核K均质聚类，就会在数据管理的树状控件中添加该度量空间下的转换过后的点集及聚类结果。
储层模型优选的整个操作过程执行可分为两步，图8-44和图8-45是该过程的第一步和第二步。第一步主要在多个实现中选取需要分析的现实案例，由于在优选方案中考虑了建模参数的变化情况，一般采用全选的方式，然后选择模型差别的距离度量参数。如果既关心产油量又关心产水量，可以同时选择;也可以只选择某一个参数，如产油量，这样做的好处是避免单个距离参数可能难于度量模型之间的差异。当这两个参数选择完成以后就可以点击按钮计算模型之间的距离矩阵，然后点击按钮把距离矩阵映射到度量空间中。第二步进行聚类分析和建模参数敏感性分析。首先选择已经用MDS方法映射过的度量空间，由于在距离度量参数既可以单选，也可以组合，这样可以产生多个度量空间，便于我们查看某个度量参数能否区分开储层模型的差异，为了直观查看度量储层模型差异的距离，一般选择度量空间的维数为三维，当然也可以选择二维平面，依赖于距离度量的分异效果。由于度量空间下的代表储层模型点之间呈非线性关系，还需要确定核函数的参数，即核带宽，然后就可以点击按钮进行核K均质聚类，就会在数据管理的树状控件中添加该度量空间下的转换过后的点集及聚类结果。通过在三维可视化窗口中观察聚类结果和真实模型所在的类别，就可以挑选出代表每一类模型的建模参数，也可以挑选出真实模型所在类别，通过观察统计其参数在所有模型中的百分比，来确定储层建模参数的敏感性。
图8-44 距离矩阵计算及MDS映射
图8-45 核聚类及参数敏感性分析
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