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Machine Learning Models for Subsurface Pressure Prediction: A Data Mining Approach
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OA
AI
DOI：10.3390/computers14110499.png)
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摘要
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精确的孔隙压力预测对于安全和高效的钻井至关重要；然而，地下地层的非线性和异质性使其极具挑战性。传统的基于物理的方法无法处理这种非线性和变化。近年来，研究人员已部署机器学习（ML）方法以提高预测性能。这些方法通常高度领域特定，对它们训练的数据能产生良好结果，但在推广到未见数据时却面临困难。本研究引入了一种混合元集成（HME），作为一种元模型框架，作为新颖的数据挖掘方法，应用机器学习方法及集成学习于测井数据进行孔隙压力预测。本研究首先训练了五种基线模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度前馈神经网络（DFNN）、随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBoost），以捕捉孔隙压力预测的序列和非线性关系。通过一个元学习器进一步改进堆叠预测，该学习器根据地下异质性自适应地重新加权它们，有效增强了集成在不同地质环境中的泛化能力。实验在来自Potwar Basin（巴基斯坦主要的油气产区之一）的四口井的测井数据上进行。提出的混合元集成（HME）实现了0.93的R²值，优于各个基线模型。通过HME方法，该模型通过学习基线模型间的最优非线性相互作用，有效捕捉岩石异质性，从而实现更准确的压力预测。结果表明，将深度学习与稳健的元学习相结合，显著提高了孔隙压力预测的准确性。
AI总结
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期刊
C
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4.2
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A Comprehensive Prediction Method for Pore Pressure in Abnormally High-Pressure Blocks Based on Machine Learning基于机器学习的异常高压区块孔隙压力综合预测方法.png)
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