油藏预测中的贝叶斯网络融合方法

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2005年第12期

论文作者：徐野 赵海 苏威积 张文波

文章页码：1145 - 1148

关键词：贝叶斯网络;信息融合;聚类分析;神经网络;油藏预测;

摘    要：针对油藏分布预测的问题,提出了一个贝叶斯网络融合模型并设计了相应的算法.数据预处理时,为消除对地质、测井、钻井等多个专业和领域的数据分类所产生的误差,采用了数据聚类分析中k-平均算法,并针对专业领域数据的特点对算法进行了扩充与优化.最后,融合中心将贝叶斯网络输出的客观概率知识与领域专家知识进行主观融合,得出结论.实验表明,这一方法解决了油藏问题研究中传统方法（单一神经元网络模型方法）设计困难,训练周期长、速度慢,分类结果不精确等缺点,可以满足油藏分布预测的要求.