基于量子自组织网络的水淹层识别方法

• 作者: 卢爱平 李建平 李盼池 范友贵
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 水淹层识别 自组织网络 量子自组织网络 Walsh滤波 算法设计
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 944-952
• 页数: 9页
• 分类号: TP183
• 字数: 5206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2019246

摘要

采用量子自组织网络方法,解决油田测井解释中的水淹层识别问题.首先,构造储层特征指标集,包括测井曲线的序列指标和单个数值指标.对序列指标先采用离散Walsh滤波方法去除噪声,然后取均值,再与其他单个数值指标一起构造储层特征向量.其次,将储层特征向量转化为量子态描述,提交量子自组织网络实施聚类.最后将聚类收敛后的网络作为水淹层识别的数学模型,应用于油田相似区块的水淹层识别中.仿真实验结果表明,该方法正确识别率比传统自组织聚类方法高6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李盼池	东北石油大学计算机与信息技术学院	93	344	9.0	11.0
2	李建平	东北石油大学计算机与信息技术学院	20	60	4.0	7.0
3	卢爱平	东北石油大学计算机与信息技术学院	10	45	4.0	6.0
4	范友贵		2	0	0.0	0.0