Prediction of Shear Wave Velocity Using Machine Learning Models and Characteristics of the Porous Medium
Notice bibliographique
Résumé
Summary Shear wave (S-wave) velocity is an important parameter of rocks, as it is used for the evaluation of the morphology and saturation of the porous medium. Estimation of missing values of S-wave has been a focal point of interest in the energy sector for a long time. For this study, we collected a comprehensive set of data (about 1,200 data points) from different rock types and different machine learning (ML) models to find the best fit for the prediction of the S-wave. The ML models used were linear regression (LR), decision tree (DT), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), and multilayer perceptron (MLP). Our results confirmed that considering the conceptual effect of porosity as well as compressional wave (P-wave) within the model gives a very good prediction of the S-wave with R2 = 0.996. The proposed model is independent of medium saturation, confining stress, and fluid type and depends on the type of the porous medium (e.g., rock type). The linear form of the ML model is quite simple and can be easily used, while the MLP model gives less error in estimation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».