机器学习模型优化用于使用井日志的压缩音响日志预测在沙赫德SE领域,西部沙漠,埃及

科学领域:

• 地质物理学 地质物理学
• 机器学习 机器学习
• 石油工程是石油工程中的一个.

背景情况:

• 压缩音响日志对于地下表征,水库评估和井口稳定性至关重要.
• 由于后勤限制,获取压缩音响日志可能具有挑战性.

研究的目的:

• 开发和验证一种机器学习工作流程,用于使用常规井日志预测压缩音响日志.
• 评估各种回归模型在预测压缩声记录中的性能.

主要方法:

• 数据预处理和特征选择是在五个井的传统井日志数据上进行的.
• 训练和优化了多个回归模型,包括随机森林,CatBoost,XGBoost,KNN,SVM和DNN.
• 使用相关系数和根平均平方误差 (RMSE) 评估模型性能,并纳入超参数调整和盲井测试.

主要成果:

• 组合模型 (随机森林,CatBoost,XGBoost) 显示出最高的预测准确度,相关系数达到89-89.6%,RMSE值在5.85和6.03之间.
• 功能工程和数据清理显著提高了模型性能.
• 输入缩放被确定为SVM,KNN和DNN模型的关键.

结论:

• 已经建立了一个强大的机器学习工作流来预测压缩音响日志.
• 这种方法为水库管理和地力学分析提供了具有成本效益的替代方案,在这种情况下,直接采集日志是很困难的.
• 这项研究强调了整体机器学习技术在地球物理日志预测中的有效性.