基于空间转移的长期短期内存网络的储参数预测
1Business School, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China.
PloS one
|January 30, 2024
概括
本研究介绍了一种使用长期短期记忆网络的转移学习模型,以改进油气储参数预测. 该方法通过利用历史数据进行新的井预测来提高数据稀缺场景的准确性.
科学领域:
- 石油地质科学 石油地质科学
- 人工智能在探索中的作用
- 对于水库工程的机器学习
背景情况:
- 储水库的重建对于石油和天然气勘探至关重要,严重依赖于准确的参数预测.
- 传统的石化物理模型正在被深度学习所取代,以提高参数预测的准确性和效率.
- 由于获得复杂地质参数的足够数据的高成本和技术困难,深度学习面临着挑战.
研究的目的:
- 解决深度学习中的数据采集局限性,用于预测水库参数.
- 提出和验证一种新的转移学习预测模型,以加强水库勘探.
- 在数据稀缺的环境中提高水库参数预测的准确性和效率.
主要方法:
- 开发一种转移学习预测模型,利用长期短期记忆 (LSTM) 神经网络.
- 通过参数搜索和优化技术确定最佳模型结构.
- 通过共享神经网络参数,将知识从历史数据集转移到新的井预测.
主要成果:
- 拟议的转移学习模型在储参数预测准确度方面取得了显著的改进.
- 通过对两个不同的块数据集进行比较分析来验证有效性.
- 该方法成功地缓解了深度学习应用中数据短缺所带来的挑战.
结论:
- 通过LSTM网络转移学习为数据稀缺的水库勘探提供了可行的解决方案.
- 该方法通过从现有数据中转移知识,有效地提高了预测准确性.
- 该方法为改善石油和天然气行业的水库重建提供了实用和有效的工具.
