在石油天然气工业的勘探与开发过程中，储层参数的精确预测对于油气田的高效开发至关重要。储层参数包括孔隙度、渗透率和饱和度等，它们直接关联到油气藏的分布、储量评估以及开发策略的制定。然而，由于储层的非均质性，储层参数的预测具有一定的复杂性和挑战性。近年来，随着计算机技术与人工智能的飞速发展，机器学习方法在储层参数预测领域展现出了巨大的潜力和应用前景。
线性回归作为机器学习领域的基础工具，其核心在于假设预测变量之间存在线性关系，并试图通过最小化误差的平方和来寻找最佳的拟合直线。尽管其原理简单，但在处理具有线性特征的数据时，线性回归能够提供快速且有效的预测。特别是在储层参数预测中，利用线性回归模型能够借助测井资料等现有数据，构建出初步的预测模型。
尽管如此，储层参数往往具有复杂的非线性特征，这些特征可能来源于地质条件的多变性、岩石物理性质的复杂性等。例如，岩石孔隙内部的结构和流体分布可能导致渗透率与孔隙度之间的关系并非简单的线性关系。因此，单纯依靠线性回归模型可能会遗漏一些关键信息，导致预测结果不够精确。这便是为何需要引入更加强大的非线性建模方法——神经网络。
神经网络，尤其是深度学习中的神经网络结构，能够捕捉数据中的非线性特征。它通过模拟人脑神经元的工作原理，构建起复杂的网络模型，对输入数据进行深层的特征提取与学习。在油气储层参数预测中，神经网络能够学习并建立更加精细的数据映射关系，从而提升预测的精确度。然而，神经网络在处理大规模数据时可能面临计算效率低下的问题，且其复杂性可能导致过度拟合，影响模型在实际应用中的泛化能力。
有鉴于此，本文提出了一种复合预测策略，将线性回归与神经网络相结合，以期克服单一方法的局限性，实现对储层参数更为精确的预测。具体而言，该复合方法首先使用多元线性回归分析，根据测井数据构建一个基础预测模型，用以估计储层参数的初始值。随后，利用神经网络建立一个针对线性模型预测残差的预测模型。残差是指实际观测值与线性回归预测值之间的差值，它们代表了线性模型未能捕捉到的信息。通过学习和预测这些残差，神经网络模型为线性回归提供了非线性的误差补偿，进一步提高了整体预测的准确性。
为了验证该复合方法的有效性，研究人员在鄂尔多斯盆地某致密砂岩气田的实例中进行应用。通过建立孔隙度和含水饱和度的测井解释模型，研究人员将复合方法与单独使用线性回归或神经网络建立的模型进行了对比。结果显示，复合方法的预测值与实际岩心数据之间的平均相对误差明显降低，证明了该方法在提升预测精度方面所具有的优势。
这一复合预测策略不仅结合了线性回归模型的简洁性与神经网络的强大非线性拟合能力，更有效地处理了储层参数预测中遇到的非线性问题。在后续的研究中，可以进一步探索不同类型神经网络结构在残差预测模型中的应用，以及优化神经网络的训练算法，以提升预测精度和计算效率。此外，该方法也有潜力被推广到其他类型的储层及更多种类的储层参数预测任务中。
基于线性回归与神经网络的复合预测方法，为储层参数的准确预测提供了一种创新的解决方案。这不仅有助于提升油气田的开发效率和经济性，也为机器学习在地质科学领域的应用增添了新的视角与理论支持。随着技术的不断进步与数据处理能力的增强，未来对储层参数的预测将更加精确，油气资源的勘探与开发也将更加科学与高效。
