地震多参数神经网络储层油气预测中的参数优化

• 作者: 张惠珍 王山山 马良
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 地震特征参数 油气预测 聚类分析
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 油储地球物理
• 页码范围: 420-424
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2007.05.011

摘要

在利用多参数进行储层油气预测时,并不是使用的特征越多越好,最佳特征的维数取决于实际问题的预测效果.这里运用聚类分析法优选地震特征参数,将距离较远或相似系数低的特征参数聚为一类,用来对未知样本进行地震储层预测.利用优选后的参数进行神经网络储层油气预测,在实际应用时取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马良	上海理工大学管理学院	254	3597	28.0	49.0
2	张惠珍	上海理工大学管理学院	86	662	16.0	23.0
3	王山山	成都理工大学信息工程学院	14	117	5.0	10.0