机器学习预测孔隙度和渗透率

本文《Prediction of Porosity and Permeability Alteration Based on Machine Learning Algorithms》探讨了 使用机器学习算法预测岩石性质（如孔隙度和渗透率变化）的可行性 ，主要基于常规岩心分析（RCA）数据。以下是文章的核心内容概述：

1. **研究目的**：

- 研究不同 机器学习算法在预测岩石性质（孔隙度、渗透率和盐浓度）方面的适用性 ，尤其是在缺乏特殊实验室分析的情况下。

2. **实验设计**：

- 通过100多个实验对含盐岩心样本进行测试，研究盐分对孔隙度和渗透率的影响。

- 采用常规岩心分析数据和其他地质参数（如钻井深度）来建立预测模型。

3. **机器学习算法**：

- 使用多种机器学习算法进行比较，包括线性回归（带L1和L2正则化）、决策树、随机森林、梯度提升、神经网络和支持向量机（SVM）。

- 研究发现，双隐层神经网络在所有三种岩石特性预测中表现最佳。

4. **数据集特征**：

- 数据集包含10个特征，如盐浓度、初始孔隙度和渗透率、样本深度等。

- 通过机器学习模型预测盐浓度、孔隙度和渗透率的变化。

5. **结果与讨论**：

- 机器学习模型的预测结果显示，孔隙度和渗透率的变化与盐浓度之间存在显著的相关性。

- 线性回归、支持向量机和神经网络在孔隙度和渗透率预测中表现良好，R²值均高于0.8 。

- 盐浓度的预测模型表现较弱，R²值接近0.66。

6. **结论**：

- 机器学习方法能够有效预测盐分对孔隙度和渗透率的影响，减少了对昂贵实验室分析的需求 。

- 研究表明，机器学习模型在岩石性质预测中具有良好的应用潜力，尤其是在缺乏丰富实验数据的情况下。