【摘 要】
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针对油藏测井解释中的水淹层计算机自动识别问题,本文首先提出一种基于量子神经网络的识别方法。首先构造了一个量子神经网络模型,该模型可以接收多维离散序列样本,隐层为量
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院; 广东石油化工学院石油工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(基于计算智能的油田措施规划模型及优化算法研究,No.61702093);广东省非常规能源工程技术研究中心开放基金资助(No.GF2018B009);中国石油科技创新基金项目2018D-5007-0302);黑龙江省博士后资助经费资助(LBH-Z18045);东北石油大学青年科学基金项目(2018QNL-56)
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针对油藏测井解释中的水淹层计算机自动识别问题,本文首先提出一种基于量子神经网络的识别方法。首先构造了一个量子神经网络模型,该模型可以接收多维离散序列样本,隐层为量子神经元,输出层为普通神经元。采用梯度下降法设计了该模型的学习算法。然后设计了基于量子神经网络的水淹层识别方法。该方法精选了描述水淹级别的九个特征,直接采用这些特征的离散数值构造训练样本,实施网络训练,训练后的网络即可用于同类地区的水淹层识别。最后以辽河油田某区块258个地层样本为例,进行了水淹层识别处理,识别率可达88%。实验结果揭示出,量子神经网络对于水淹层自动识别问题具有良好的适应性和实用性。
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