一种利用GMM优化Eaton法预测孔隙压力的方法

本发明公开一种利用GMM优化Eaton法预测孔隙压力的方法。本发明基于预处理后的声波时差散点图，首先预估需要划分的簇数，然后将预处理后的声波时差和预估的簇数输入到GMM(高斯混合聚类算法)模型，并聚类出声波时差中各簇的元素。其中，GMM模型的参数通过利用EM(期望最大化)法不断迭代E‑step和M‑step使算法参数趋于稳定，获得最优高斯混合聚类模型。此外，利用PSO(粒子群)算法获得每簇声波时差压实理论的参数，以聚类出的每簇元素为依据，优选出理论声波时差；随后，将实测声波时差和理论声波时差代入Eaton法，并以最小二乘法以实测孔隙压力为依据优化Eaton指数。最终，基于优化后的计算模型输出全井段孔隙压力。该方法可较准确算出各地层井段孔隙压力。