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一种自适应多分辨率图聚类测井相分析方法(英文)

发布时间:2021-04-05 11:01
  测井相分析是通过自动聚类方法对多维测井曲线进行分析,进而进行相聚类与预测。基于图的多分辨率聚类(MultiResolution Graph-based Clustering,MRGC)方法是一种常用的测井相分析方法,然而MRGC算法非常耗时,并且在传播过程中高度依赖初始参数,实际应用效益差。本文提出了一种自适应多分辨率图聚类(Adaptive Multi Resolution Graph based Clustering,AMRGC)分析方法。该方法不仅能提高测井相计算效率,而且能获得稳定的测井相传播结果。本文方法的两个核心算法是:1)轻核代表指数(L-KRI)算法只需计算少量"自由吸引"点,有效提高了计算效率;2)采用了反向传播算法(BP)与多层感知器(MLP)神经网络,有效避免了传统K近邻算法因随机初始化参数导致的不稳定结果。实验结果表明,本文方法在聚类和传播预测任务上优于传统的MRGC方法,具有更高的运行效率和稳定性;同时,在没有数据先验知识的条件下效果明显优于自组织映射(SOM)、动态聚类(DYN)和自底向上的层次聚类(AHC)等其它常用聚类方法。 

【文章来源】:Applied Geophysics. 2020,17(01)SCICSCD

【文章页数】:14 页

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于图论多分辨率聚类分析的测井岩相识别研究——以阿姆河盆地台内滩气田为例(英文)[J]. 田雨,徐洪,张兴阳,王红军,郭同翠,张良杰,龚幸林.  Applied Geophysics. 2016(04)
[2]古地貌对台内滩储层分布及气藏特征的控制作用——以阿姆河盆地台内滩气田为例[J]. 田雨,张兴阳,朱国维,张良杰,吴蕾,郭同翠,张宏伟,尉晓玮.  天然气地球科学. 2016(02)



本文编号:3119509

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