摘要
鉴于自组织映射的特征保持、数据降维以及可视化功能,采用自组织映射对油藏参数进行处理。结合实际问题,提出了一种新的基于自组织映射网络的油藏表征技术模型,并对甘肃镇原—泾川地区测井数据进行仿真实验。结果表明该模型是一种操作简便、易于实现、性能良好的有效模型。
SOM neural networks can implement feature preserving, dimension reduction and data visualization. This paper proposed the SOM neural network for the petroleum parameter characterization. Simulation on the well-log data of Zhenyuan- Jingchuan area, in Gansu, shows that this algorithm is practicable and effective for actual reservoir modeling.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第10期232-234,共3页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(40572082)
关键词
油藏表征
自组织映射
聚类分析
数据挖掘
岩性识别
petroleum reservoir characterization
self-organization maps （ SOM ）
clustering analysis
data mining
lithology identification
