映射分析中的自组织方法在烃类检测中的应用

• 作者: 曹思远 梁春生 蔡志光
• 来源期刊: 石油勘探与开发
• 学科: 地球科学
• 关键词: 自组织分析 油藏 聚类
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 综合勘探开发技术
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: P631.4
• 字数: 1517字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0747.2002.05.017

摘要

自组织分析是在自组织映射神经网络基础上发展的一种新的非监督聚类和数据分析方法,其核心是将神经网络学习所用原数据体映射为自组织映射密度图.在自组织映射密度图上,原空间中具有较大的相似性的数据样本被映射到同一个位置或相近的两个位置.勘探早期可用于约束储集层预测的井很少,借助于原数据体中存在的聚类关系,利用自组织分析技术对数据体隐含的油气信息进行聚类分析,有助于提高钻井成功率.图3参6(曹思远摘)

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹思远	石油大学CNPC物探重点实验室	10	241	5.0	10.0
2	蔡志光	石油大学CNPC物探重点实验室	1	1	1.0	1.0
3	梁春生		1	1	1.0	1.0