基于线性回归与神经网络的储层参数预测复合方法.pdf

【正文】 线性回归与神经网络是两种广泛应用于数据建模和预测的机器学习方法。在石油天然气工业中，储层参数的精确预测对于油气田的勘探和开发至关重要。本文提出了一种结合这两种方法的复合预测策略，以提高储层参数（如孔隙度、渗透率、饱和度等）的预测精度。 线性回归是一种基础的统计方法，它假设因变量与自变量之间存在线性关系。在储层参数预测中，通过多元线性回归分析，可以构建一个计算模型，利用测井资料来预测储层参数的初始值。然而，储层参数往往具有非线性特征，单纯依靠线性回归可能无法完全捕捉这些复杂关系。 神经网络，尤其是深度学习中的神经网络，能够处理非线性和复杂的数据模式。本文中，神经网络被用于建立线性回归预测值的残差的预测模型。残差是实际观测值与线性回归预测值之间的差值，包含了线性模型未能解释的信息。通过神经网络对残差进行预测，可以作为线性模型的非线性误差补偿，进一步提升预测的准确性。 在鄂尔多斯盆地某致密砂岩气田的实例中，研究人员运用这种方法建立了孔隙度和含水饱和度的测井解释模型。结果表明，新方法的预测值与实际岩心数据的平均相对误差显著低于单独使用线性回归或神经网络建立的模型，预测精度得到了显著提高。 这一复合方法的优势在于结合了线性回归的简洁性和神经网络的非线性拟合能力，有效地处理了储层参数预测中的非线性问题。未来的研究可以进一步探索不同类型的神经网络结构，优化残差预测模型，以及将这种方法推广到其他储层类型和参数预测任务中。 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评估提供了一条新的路径，对于提升油气田开发的效率和经济性具有重要意义。同时，这种方法也对机器学习在地质科学中的应用提供了有益的实践和理论支持。