Prediction of permeability from well logs using a new hybrid machine learning algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Permeability is a measure of fluid transmissibility in the rock and is a crucial concept in the evaluation of formations and the production of hydrocarbon from the reservoirs. Various techniques such as intelligent methods have been introduced to estimate the permeability from other petrophysical features. The efficiency and convergence issues associated with artificial neural networks have motivated researchers to use hybrid techniques for the optimization of the networks, where the artificial neural network is combined with heuristic algorithms. This research combines social ski-driver (SSD) algorithm with the multilayer perception (MLP) neural network and presents a new hybrid algorithm to predict the value of rock permeability. The performance of this novel technique is compared with two previously used hybrid methods (genetic algorithm-MLP and particle swarm optimization-MLP) to examine the effectiveness of these hybrid methods in predicting the permeability of the rock. The results indicate that the hybrid models can predict rock permeability with excellent accuracy. MLP-SSD method yields the highest coefficient of determination (0.9928) among all other methods in predicting the permeability values of the test data set, followed by MLP-PSO and MLP-GA, respectively. However, the MLP-GA converged faster than the other two methods and is computationally less expensive.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle