基于量子神经网络的超深层储层评价

摘要：

为解决深层、超深层储层勘探与准确识别问题,论文提出一种基于量子BP神经网络的新方法.首先通过模拟量子受控非门的受控关系构造了量子神经元,然后将该神经元同BP算法相结合,构建出一种量子BP网络模型.针对油气田超深层储层评价问题,研究了基于量子BP网络的解决方案.结果表明,论文所设计的量子BP网络模型,对于复杂地质环境下的深层、超深层储层识别问题具有较强的适应性,在收敛速度和识别率两方面均明显优于普通BP网络.

关键词：量子计算、量子神经网络、储层评价、算法设计

所属期刊栏目：46

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61502094,61702093;中国石油科技创新基金项目2016D-5007-0302

在线出版日期：2019-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2499-2505