Di bidang rekayasa geologi dan eksplorasi gas - gas, prediksi porositas dan permeabilitas batu yang akurat sangat penting. Saat ini, pembelajaran mesin telah menunjukkan kekuatan besar dan memberikan solusi baru untuk masalah sulit ini. Penelitian dalam artikel "Prediksi Porositas dan Perubahan Permeabilitas Berdasarkan Algoritma Pembelajaran Mesin" bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan algoritma pembelajaran mesin yang berbeda dengan prediksi properti batuan.
Penelitian ini melakukan tes dan menganalisis lebih dari 100 sampel inti yang membawa garam untuk lebih dari 10 karakteristik (seperti konsentrasi garam, porositas dan permeabilitas awal, kedalaman sampel, dll.), Dan menetapkan model prediksi dengan menggabungkan data analisis inti konvensional dan parameter geologi lainnya. Eksperimen ini menggunakan berbagai algoritma pembelajaran mesin, termasuk regresi linier (dengan regularisasi L1 dan L2), pohon keputusan, hutan acak, peningkatan gradien, jaringan saraf dan mesin vektor dukungan (SVM), dll.
Di antara mereka, jaringan saraf ganda yang tersembunyi melakukan yang terbaik ketika memprediksi tiga sifat batuan porositas, permeabilitas dan konsentrasi garam, sepenuhnya menunjukkan kemampuan pemasangan dan pembelajarannya yang kuat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada korelasi yang signifikan antara perubahan porositas dan permeabilitas dan konsentrasi garam. Regresi linier, mesin vektor dukungan dan jaringan saraf berkinerja baik dalam prediksi porositas dan permeabilitas, dengan nilai r² semuanya lebih tinggi dari 0. 8, menunjukkan bahwa model ini dapat secara akurat menangkap tren porositas dan permeabilitas yang berubah secara akurat. Namun, model prediksi untuk konsentrasi garam relatif lemah, dengan nilai R² mendekati 0. 66, tetapi masih memiliki kemampuan prediktif tertentu.
Kesimpulan penelitian ini menyoroti pentingnya pembelajaran mesin dalam rekayasa geologi. Ini mengurangi ketergantungan pada analisis laboratorium yang mahal dan memberikan cara yang efektif untuk memprediksi sifat batuan ketika ada kekurangan data eksperimental yang berlimpah. Di masa depan, ruang lingkup set data dapat diperluas lebih lanjut untuk memverifikasi keakuratan metode pembelajaran mesin dalam kondisi geologis yang berbeda.
Pada saat yang sama, algoritma pembelajaran mesin lain dan teknik pemrosesan pra -data dapat terus dieksplorasi untuk meningkatkan kinerja model prediksi. Dengan pengembangan teknologi yang berkelanjutan, pembelajaran mesin akan memainkan peran yang semakin penting dalam rekayasa geologi dan eksplorasi minyak - membantu kita lebih memahami dan mengembangkan sumber daya bawah tanah, membuat prediksi porositas dan permeabilitas tidak lagi sulit dan menyuntikkan vitalitas baru ke dalam pengembangan industri.