一种用于储层含油性识别的蚁群聚类算法

• 作者: 李艳晓 袁可红 诸克军 郭海湘
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 软计算 蚁群算法 储层含油性识别 聚类 Jaccard系数
• 年，卷（期）: 2011,（13）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 178-180
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3887字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.13.057

摘要

针对储层含油性识别过程的复杂性和不确定性,提出一种改进的蚁群聚类算法.将储层类别作为变量,以Jaccard系数衡量聚类结果与已知类结构的一致性,以类内样本与类中心的方差衡量类内的紧密度,利用改进的蚁群算法实现样本的最优划分.实验结果显示,该算法得到的聚类结果与已知的测井解释结论一致度高,类内的紧密程度高,对储层含油性识别具有良好的预测和检验能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭海湘	中国地质大学经济管理学院	62	539	14.0	20.0
2	诸克军	中国地质大学经济管理学院	103	877	16.0	24.0
3	袁可红	洛阳理工学院数理部	13	19	3.0	4.0
4	李艳晓	洛阳理工学院数理部	11	17	3.0	3.0