Inom områdena geologisk teknik och oljeutforskning är exakta förutsägelse av bergarternas porositet och permeabilitet extremt avgörande. För närvarande har maskininlärning visat stor kraft och tillhandahållit nya lösningar på detta svåra problem. Forskningen i artikeln "Förutsägelse av porositet och permeabilitetsförändring baserad på maskininlärningsalgoritmer" syftar till att utforska användbarheten hos olika maskiner - inlärningsalgoritmer för förutsägelse av bergegenskaper.
Forskningen genomförde tester och analyser på mer än 100 salt med kärnprover för över 10 egenskaper (såsom saltkoncentration, initial porositet och permeabilitet, provdjup, etc.) och etablerade en förutsägelsemodell genom att kombinera konventionella kärnanalysdata och andra geologiska parametrar. Experimentet använde en mängd olika maskiner - inlärningsalgoritmer, inklusive linjär regression (med L1 och L2 -reglering), beslutsträd, slumpmässiga skogar, gradientförstärkning, neurala nätverk och stödvektormaskiner (SVM), etc.
Bland dem presterade det dubbla dolda - lager neurala nätverket det bästa när de förutsäger de tre bergegenskaperna för porositet, permeabilitet och saltkoncentration, vilket helt visade dess starka monterings- och inlärningsfunktioner. Forskningsresultaten visar att det finns ett signifikant samband mellan förändringarna i porositet och permeabilitet och saltkoncentration. Linjär regression, supportvektormaskiner och neurala nätverk fungerar bra i förutsägelsen av porositet och permeabilitet, med R² -värden alla högre än 0. 8, vilket indikerar att dessa modeller kan relativt exakt fånga de förändrade trenderna för porositet och permeabilitet. Emellertid är förutsägelsemodellen för saltkoncentration relativt svag, med ett R² -värde nära 0. 66, men har fortfarande en viss förutsägbar förmåga.
Denna slutsats om forskning belyser vikten av maskininlärning inom geologisk teknik. Det minskar beroendet av dyra laboratorieanalyser och ger ett effektivt sätt att förutsäga bergegenskaper när det saknas rikliga experimentella data. I framtiden kan omfattningen av datauppsättningen utvidgas ytterligare för att verifiera noggrannheten för maskininlärningsmetoder under olika geologiska förhållanden.
Samtidigt kan andra maskiner - inlärningsalgoritmer och dataförbearbetningstekniker undersökas kontinuerligt för att förbättra prediktionsmodellens prestanda. Med den kontinuerliga utvecklingen av teknik kommer maskininlärning att spela en allt viktigare roll i geologisk teknik och oljeutforskning, hjälpa oss att bättre förstå och utveckla underjordiska resurser, vilket gör förutsägelsen om porositet och permeabilitet inte längre svår och injicerar ny vitalitet i branschens utveckling.