發(fā)布時間：2018-03-10 14:39

  本文選題：改進(jìn)型組合型交叉熵　切入點：煤層氣　出處：《煤田地質(zhì)與勘探》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在煤層氣儲層參數(shù)預(yù)測中,地震屬性數(shù)據(jù)量的冗余會給預(yù)測帶來不便。為獲得煤層氣儲層地震屬性的最優(yōu)約簡,提出一種利用改進(jìn)型交叉熵算法優(yōu)化地震屬性的方法。該方法對迭代過程產(chǎn)生的樣本進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)而生成優(yōu)秀的樣本集進(jìn)行迭代,同時將粗糙集屬性約簡構(gòu)成的模型作為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)求解。最后利用某地區(qū)煤層氣儲層的地震屬性對算法進(jìn)行驗證,并與其他算法的測試結(jié)果對比、分析,結(jié)果表明:該算法對煤層氣的地震屬性約簡耗時小、約簡精度和約簡率高,可以有效的應(yīng)用于煤層氣儲層的地震屬性約簡。
[Abstract]:In the prediction of coalbed methane reservoir parameters, the redundancy of seismic attribute data will bring inconvenience to prediction. An improved cross-entropy algorithm is proposed to optimize seismic attributes. The method improves the samples generated in the iterative process, and then generates an excellent set of samples to iterate. At the same time, the model of attribute reduction in rough set is used as the objective function to solve the problem. Finally, the seismic attribute of coalbed methane reservoir in a certain area is used to verify the algorithm, and the test results of other algorithms are compared and analyzed. The results show that the algorithm can reduce the seismic attributes of coalbed methane reservoir effectively, with low time consuming, high reduction accuracy and high reduction rate.
【作者單位】： 黑龍江科技大學(xué)計算機(jī)與信息工程學(xué)院電氣與控制工程學(xué)院電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51504085) 哈爾濱市應(yīng)用技術(shù)研究與開發(fā)項目(2015RQQXJ009)~~
【分類號】：TD84;TP18

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本文編號：1593772