一种用于储层含油性识别的蚁群聚类算法

来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hhkkpump

【摘要】

：

针对储层含油性识别过程的复杂性和不确定性,提出一种改进的蚁群聚类算法。将储层类别作为变量,以Jaccard系数衡量聚类结果与已知类结构的一致性,以类内样本与类中心的方差衡

【作者】

：

袁可红李艳晓郭海湘诸克军

【机构】

：

洛阳理工学院数理部,中国地质大学经济管理学院

【出处】

：

计算机工程

【发表日期】

：

2011年13期

【关键词】

：

软计算蚁群算法储层含油性识别聚类 Jaccard系数 soft computing ant colony algorithm oil-bearing of

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（70573101）,高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20070491011）,中国博士后基金资助项目（20090461293）,中央高校基本科研业务费基金资助项目（CUG090113）,中国地质大学（武汉）资源环境经济研究中心开放基金资助项目（20098012）

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针对储层含油性识别过程的复杂性和不确定性,提出一种改进的蚁群聚类算法。将储层类别作为变量,以Jaccard系数衡量聚类结果与已知类结构的一致性,以类内样本与类中心的方差衡量类内的紧密度,利用改进的蚁群算法实现样本的最优划分。实验结果显示,该算法得到的聚类结果与已知的测井解释结论一致度高,类内的紧密程度高,对储层含油性识别具有良好的预测和检验能力

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