机器学习预测孔隙压力

主要观点总结

这篇文章介绍了利用机器学习技术进行多变量孔隙压力预测的研究。文章提出了基于非参数多变量模型的机器学习孔隙压力预测新方法，涉及地球物理属性，并使用了四种机器学习算法进行比较评估。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景与重要性

准确预测孔隙压力对油气勘探和开发至关重要。文章提出了一种新的预测方法，基于机器学习技术，使用非参数多变量模型，涉及地球物理属性。

关键观点2: 使用的机器学习算法

文章使用了四种机器学习算法进行评估：多层感知器神经网络、支持向量机、随机森林和梯度提升机。结果表明，随机森林在多个方面表现最佳。

关键观点3: 多变量有效应力模型

文章提出了基于地球物理属性转换为有效应力的方法，并探讨了两种多变量转换方法，但它们在处理混合岩性时存在理论上的不准确。

关键观点4: 机器学习在压力预测中的应用流程

文章详细描述了使用机器学习进行孔隙压力预测的工作流程，包括计算超压应力、提取地球物理属性、构建训练数据集、优化机器学习模型的超参数、预测孔隙压力以及校正卸载效应。

关键观点5: 讨论与结论

随机森林在孔隙压力预测的准确性、拟合优度和泛化能力方面表现最佳。与基于参数模型的方法相比，提出的基于ML的方法产生更准确的孔隙压力预测。文章提供了一种新的基于机器学习的孔隙压力预测方法，避免了繁琐的系数校准过程。

文章预览

这篇文章是关于 利用机器学习技术进行多变量孔隙压力预测的研究 。以下是文章的核心内容概述： ### 摘要 - 准确预测孔隙压力对油气勘探和开发至关重要。 - 提出了一种基于机器学习（ML）技术的孔隙压力预测新方法，该方法使用 非参数多变量模型，涉及地球物理属性（声速、孔隙度和页岩体积） 。 - 使用了四种ML算法： 多层感知器神经网络、支持向量机、随机森林和梯度提升机 。 - 结果表明， 随机森林在拟合优度、泛化能力和预测准确性方面表现最佳 。 ### 多变量有效应力模型 -  基于地球物理属性转换为有效应力的地球物理方法 。 - 提出了两种多变量转换方法，但这些方法在处理混合岩性时存在理论上的不准确。 ### 机器学习在压力预测中的应用 -  工作流程包括计算超压应力、提取地球物理属性、构建训练数据集、优化机器学习模型的 ………………………………