学习矢量量化网络在油藏描述中的应用

• 作者: 李中亚 杜美华 韩家新
• 来源期刊: 特种油气藏
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 学习矢量量化网络 油藏描述 测井资料 岩性识别
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 地质勘探
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: TE19
• 字数: 2367字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6535.2007.05.008

摘要

由于在油藏描述领域中储层特性关系比较复杂,用传统方法进行油藏描述存在极大的局限性,为此提出运用学习矢量量化网络方法进行储层岩性识别.在学习矢量量化网络模型和学习算法分析基础上,运用该方法对某油井测井数据进行仿真试验.现场仿真试验结果与实际资料吻合较好,证明该方法在模式识别中具有较强的分类能力.与BP网络相比,学习矢量量化网络具有更明显的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩家新		45	168	8.0	11.0
2	杜美华		4	16	3.0	4.0
3	李中亚		3	13	2.0	3.0