基于KNN的剩余油形态识别
2020年信息技术与网络安全第1期
程小龙，王正勇，滕奇志
（四川大学 电子信息学院 图像信息研究所，四川 成都 610065）
摘要： 对从实验中采集到的剩余油图像进行分析研究，可以为油藏后期开采提供理论依据。通过收集确定类型的剩余油特征数据作为样本集向量空间，对待分类剩余油特征数据进行归一化处理，之后求取欧氏距离。使用KNN（K近邻）分类方法近邻投票确定剩余油类别，可以较为快速准确地得到分类结果。
中圖分類號(hào)：TP312
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.01.020
引用格式：程小龍，王正勇，滕奇志。基于KNN的剩余油形態(tài)識(shí)別［J］。信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2020,39（1）：104-107.
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.01.020
引用格式：程小龍，王正勇，滕奇志。基于KNN的剩余油形態(tài)識(shí)別［J］。信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2020,39（1）：104-107.
Knearest neighbor method for recognizing the shape of residual oil
Cheng Xiaolong,Wang Zhengyong,Teng Qizhi
（Institute of Image Information,School of Electronics and Information Engineering,Sichuan University,Chengdu 610065,China）
Abstract： The analysis of the remaining oil images collected from the experiment can provide a theoretical basis for the later stage of reservoir development.In this paper,the remaining oil characteristic data of the determined type is collected as the sample set vector space,and the Euclidean distance is obtained after normalizing the residual oil characteristic data to be classified.According to the KNN （Knearest neighbor） classification method,the neighbor voting determines the category,and the classification result can be obtained quickly and accurately.
Key words : remaining oil classification；Knearest neighbor；morphological recognition
0 引言
石油地質(zhì)研究人員一般通過微觀驅(qū)替實(shí)驗(yàn)來研究采收效率，該實(shí)驗(yàn)是對(duì)玻璃刻蝕模型進(jìn)行驅(qū)替仿真并在驅(qū)替過程中收集驅(qū)替圖像，實(shí)驗(yàn)過程如圖1所示。剩余油顧名思義是剩余的油，當(dāng)驅(qū)替結(jié)束時(shí)，孔隙空間中尚殘余的油即為剩余油。研究剩余油的形態(tài)分類，可對(duì)充分挖掘油藏潛力，提高油田采收效率提供理論支撐，為此本文提出了基于KNN的分類方法對(duì)剩余油形態(tài)進(jìn)行分類。
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作者信息：
程小龍，王正勇，滕奇志
（四川大學(xué) 電子信息學(xué)院 圖像信息研究所，四川 成都 610065）
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