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基于非线性定向降维的k近邻致密砂岩储层含气性预测方法
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作者 宋朝辉 桑文镜 +1 位作者 袁三一 王尚旭 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2024年第2期221-231,418,共12页
本文提出利用全连接人工神经网络(FANN)进行非线性定向降维并结合k近邻方法分类的致密砂岩储层含气性预测方法。k近邻方法能够依据样本间相似性,针对性地选取对应的部分训练样本建立局部模型,但缺乏含气敏感属性的提取能力,并面临“维... 本文提出利用全连接人工神经网络(FANN)进行非线性定向降维并结合k近邻方法分类的致密砂岩储层含气性预测方法。k近邻方法能够依据样本间相似性,针对性地选取对应的部分训练样本建立局部模型,但缺乏含气敏感属性的提取能力,并面临“维度灾难”问题。由于样本中的含气性特征虽然是重要特征,但不一定是主要特征。线性降维方法难以准确提取这些特征。我们通过训练一个合理搭建的FANN并输出其中间低维特征实现对训练样本和待预测样本的非线性定向降维。这种做法既能够增加样本的可分性,同时避免了通过样本低维空间中的最大差异实现降维而改变样本固有分布特征的问题。另外,k近邻方法对降维数据进行分类,还等效于用k近邻方法替代FANN中具有线性分类作用的深层结构,有利于白化FANN的黑箱问题。本方法在具体的物理场景中挖掘机器学习算法的物理内涵,提高了智能方法的可解释性。将本方法应用在实际数据中,预测结果显示本方法能够一定程度上挖掘局部波形属性中蕴含的含气敏感信息,实现小范围的致密砂岩储层精确刻画。 展开更多
关键词 k近邻方法 致密砂岩储层预测 非线性定向降维 可解释性
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