使用机器学习技术的新型和高度准确的静态模块模型
Fahd Saeed Alakbari1, Syed Mohammad Mahmood1,2, Salem Saleh Bamumen3
1Center of Flow Assurance, Institute of Subsurface Resources, Universiti Teknologi PETRONAS, 32610 Seri Iskandar, Perak Darul Ridzuan, Malaysia.
本研究引入了一种先进的机器学习方法,使用自适应性神经模糊推理系统 (ANFIS) 准确预测碳化合物储库中的静态模量 (Es). 在确定岩石类型和改进石油工程应用方面,ANFIS模型表现出卓越的性能.
科学领域:
- 石油地质科学 地质科学
- 机器学习应用 机器学习应用
- 岩石机械学 岩石机械学
背景情况:
- 静态模量 (Es) 对于石油计算至关重要.
- 现有的ES预测模型缺乏精度,范围有限.
- 精确的ES测定对于地质评估和水库工程至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估新的机器学习模型来预测静态模量 (Es).
- 将自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 与现有模型的性能进行比较.
- 评估ANFIS在基于预测ES的岩石类型识别方面的能力.
主要方法:
- 利用了自适应神经模糊推断系统 (ANFIS) 和其他机器学习技术.
- 采用散体形成密度 (RHOB),剪切波速度 (DTs) 和压缩波速度 (DTc) 作为预测变量.
- 在1853个碳化合物储岩石样本的多样化数据集上训练和验证模型.
主要成果:
- 在ANFIS模型中,平均绝对百分比相对误差 (AAPRE) 为5.1%,相关系数 (R) 为0.9602.
- 与其他机器学习方法相比,ANFIS显示出更高的预测准确度和更快的决策速度.
- 趋势分析证实,增加RHOB会增加Es,而增加DTc和DTs会减少Es.
结论:
- 安菲斯是以高精度预测静态模量 (Es) 的最佳模型.
- 该ANFIS模型准确地捕捉了岩石属性和Es之间的物理关系.
- 这项研究为地质评估和石油工程应用提供了重大进展.
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