%0 Journal Article
%T 量子粒子群模糊神经网络碳酸盐岩流体识别方法研究
%A 刘立峰
%A 孙赞东
%A 韩剑发
%A 赵海涛
%A 能源
%J 地球物理学报
%P 991-1000
%D 2014
%R 10.6038/cjg20140328
%X 根据不同流体性质在角度道集上所反映特征的差异，构建了多属性角度叠加数据体组合流体识别因子.并将量子粒子群与模糊神经网络相结合，利用量子粒子群方法来优化模糊神经网络中的连接权值和隶属函数参数，并进行一系列的改进措施，显著提高了算法的全局寻优能力.将近远角度叠加数据体组合流体识别因子作为改进模糊神经网络的输入，流体性质作为输出，同时引入“相控流体识别”的思想，利用碳酸盐岩储集相进行控制，建立了碳酸盐岩流体识别模型.通过塔中实际井区进行验证，证明该方法能够提高流体的识别精度，具有很好的实际应用价值.
%K 量子粒子群
%K 模糊神经网络
%K 部分角度叠加数据体
%K 流体识别
%K 塔里木盆地
%U http://manu39.magtech.com.cn/Geophy/CN/abstract/abstract10226.shtml