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針對高含水開發(fā)階段地下河流相儲層內(nèi)部建筑結(jié)構(gòu)分析難度大、非均質(zhì)性突出的問題,在巖心、露頭、鉆井、測井資料分析的基礎(chǔ)上,以孤島油田中一區(qū)館(5+6)辮狀河儲層為例,運用M iall結(jié)構(gòu)要素分析法,對儲層建筑結(jié)構(gòu)要素類型進行了劃分,并從測井曲線提取反映結(jié)構(gòu)要素的多個特征參數(shù),進行主成分分析,建立結(jié)構(gòu)要素模糊識別模型,最終編成軟件,進行全區(qū)實際資料處理。結(jié)果表明,目的儲層可劃分為6級層次界面、11種巖石相類型、4種建筑結(jié)構(gòu)要素,其中4級界面限定的成因砂體為研究的基本單位。該軟件能準確識別地下儲層結(jié)構(gòu)要素類型,處理速度快,實用性強。采用該軟件對儲層內(nèi)部縱、橫方向延伸進行識別,可有效地追索建筑結(jié)構(gòu)的橫向變化、砂體的疊置遷移,從而預(yù)測河流沉積砂體的復(fù)雜分布規(guī)律和儲層非均質(zhì)性,指導(dǎo)剩余油開發(fā)。
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針對網(wǎng)絡(luò)流量在線識別的難題,提出一種聚類算法和在線流量識別方案.以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的若干初始數(shù)據(jù)包作為子流,提取子流的統(tǒng)計特征,應(yīng)用基于濾波器算法的屬性相關(guān)性算法提取子流最佳特征子集,并提出基于密度的在線帶噪聲空間聚類算法對子流特征向量進行聚類,采用優(yōu)勢概率業(yè)務(wù)實現(xiàn)聚類和應(yīng)用類型的映射.實驗結(jié)果表明,該方案具備識別新應(yīng)用類型和加密數(shù)據(jù)流的功能,且能實現(xiàn)在線的網(wǎng)絡(luò)流量分類.
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