模糊聚类神经网络技术在识别水淹层中的应用

• 作者: 娄毅 廖长霖 李武广 杨胜来 王欣
• 来源期刊: 天然气勘探与开发
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 聚类分析 水淹层声波时差 电阻率 感应电导率
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 地质勘探
• 页码范围: 22-24
• 分类号: TE311
• 字数: 2360字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3177.2012.02.006

摘要

以认识油藏水淹层的水淹情况、指导石油勘探开发为目标,对比常用的多元回归分析方法,引入反向传播神经网络技术.针对油藏水淹层的测井资料,选取感应电导率、声波时差和电阻率作为特征变量,利用聚类分析法,根据水淹层测井数据的亲疏关系进行分类,分类结果作为神经网络结构输出,对测井数据进行训练学习,提高水淹层识别准确率.研究结果表明基于聚类分析的神经网络技术,可以很好地对油层水淹情况进行分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李武广		1	3	1.0	1.0
2	杨胜来		1	3	1.0	1.0
3	廖长霖		1	3	1.0	1.0
4	王欣		1	3	1.0	1.0
5	娄毅		1	3	1.0	1.0