摘要
本发明涉及地质分析技术领域,具体涉及一种煤层气藏区域开发潜力量化分级评价方法及系统,包括:将各个煤层气藏区域通过所述地质与工程参数抽象为各个数学样本,并利用改进的自适应模糊C均值聚类算法进行无监督聚类分析,得到数学样本的多个聚类分级结果;基于多个聚类分级结果确定各个煤层气藏区域的开发潜力等级;构建端到端的煤层气藏区域开发潜力量化模型。本发明通过改进的自适应模糊C均值聚类算法进行无监督聚类分析,克服了受算法样本离群点影响的聚类结果不稳定问题,并且引入了GAN网络克服了自适应模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优解的缺陷,实现了煤层气藏区域开发潜力的量化分级评价,提升分级评价准确率和效率。
技术关键词
煤层气
分级评价方法
无监督聚类分析
数学
样本
标识符
地质分析技术
训练卷积神经网络
评价系统
参数
拉格朗日法
LOF算法
离群点
指数
表达式
随机噪声
密度
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