基于量子自组织网络的水淹层识别方法

采用量子自组织网络方法,解决油田测井解释中的水淹层识别问题.首先,构造储层特征指标集,包括测井曲线的序列指标和单个数值指标.对序列指标先采用离散Walsh滤波方法去除噪声,然后取均值,再与其他单个数值指标一起构造储层特征向量.其次,将储层特征向量转化为量子态描述,提交量子自组织网络实施聚类.最后将聚类收敛后的网络作为水淹层识别的数学模型,应用于油田相似区块的水淹层识别中.仿真实验结果表明,该方法正确识别率比传统自组织聚类方法高6%.