使用先进的白盒机器学习技术建模透性:应用于异质碳酸盐储
Lidong Zhao1,2, Yuanling Guo3, Erfan Mohammadian1,2
1Joint International Research Laboratory of Unconventional Energy Resources, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China.
本研究引入了先进的机器学习模型,修改组建模型数据处理 (GMDH) 和遗传编程 (GP),以准确预测异质构成中的水库岩石透性. 这些通用模型的性能优于常规方法,而毛孔喉半径是最有影响力的因素.
科学领域:
- 石油地质科学 石油地质科学
- 储水库工程 储水库工程
- 机器学习在地球科学中的应用
背景情况:
- 水库岩石的透性对于碳化合物田的开发至关重要,但在异质的岩层中,准确的预测是具有挑战性的.
- 传统的石化物理岩石类型方法往往无法为复杂的水库提供准确的透度相关性.
- 昂贵的水库岩石样本需要可靠的预测模型来估计透性.
研究的目的:
- 为异质碳酸盐储库开发一种通用,准确的透性预测模型.
- 将新型机器学习算法的性能与传统和现有的数据驱动方法进行比较.
- 确定影响研究水库透性预测的关键参数.
主要方法:
- 将水库分为两个石化物理区域,使用K-最近的邻居,根据毛孔度,毛孔喉半径 (r35) 和相关水和度 (Swc) 来分类.
- 开发了一种使用修改组建模型数据处理 (GMDH) 和基因编程 (GP) 的通透性预测模型,输入孔径,r35和Swc.
- 在开发的机器学习模型上进行了参数重要性分析.
主要成果:
- 传统的特定区域的透性预测显示,异质水库的准确性有限.
- 使用GP和GMDH开发的通用模型实现了高预测准确性 (R2分别为0.95和0.99).
- 和度为35% (r35) 的孔喉半径被确定为透性预测最有影响的特征.
结论:
- 与传统方法相比,新型机器学习算法 (GMDH和GP) 在异质碳酸盐储中提供了优越和通用的透性预测.
- 开发的模型提供了一个可靠和准确的替代方案,用于成本高昂的核心分析,以估计透性.
- 这项研究强调了毛孔喉半径作为这种形成的透性的主要驱动因素的重要性.
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