油气识别的模糊聚类与遗传神经网络技术

详细信息   

• 责任者：李铁军^c西南石油大学^d1964^f教授 ; 贺建 ; 凌立苏^c新疆油田公司勘探公司 ; 王国斌 ; 李雪彬
• 刊名：大庆石油地质与开发
• 出版年：2014
• 卷期：33^b2总162
• 页码：31～34
• 索书号：P452.06/108-1
• 图表：^c表1参15
• 文摘期号：2014/08

摘要

为了解决遗传BP神经网络在储层油气识别中存在的问题，采用改进的遗传算法优化了RBF网络的连接权值及结构，不仅解决了神经网络易陷入局部最优的问题，而且提高了网络的泛化性能。针对储层性质差别大会影响油气识别精度的问题，给出基于马氏距离的模糊聚类方法，对原样本空间按储层性质聚类得到了新的样本空间，并以常规测井和录井资料作为网络的输入参数进行了油气识别。通过样本的聚类处理，提高了遗传神经网络映射的精度。