油气人工智能课程实践案例融合与效果评价

人工智能时代下,各行业的交叉学科建设也在不断探索中。针对“油气人工智能”交叉学科的教学建设这一问题,文章研究探索了基于案例式的油气人工智能教学模式。文章从油气人工智能教学的选题模式、学习模式、课程实践模式等方面进行分析,通过具体的教学实施,开展了案例库建立、案例融合教学实践以及教学反馈评价等教学活动,可以为油气人工智能课程的建设提供启发。

基于随机森林算法的油气层敏感性损害预测

储层损害贯穿在油气田勘探开发的各个时期,其种类繁多、损害机理十分复杂。传统岩心流动实验评价储层敏感性的结果可靠,但岩心获取成本高、投入时间和成本大。调研和实践表明,利用神经网络、随机森林等算法基于小规模样本建立的模型可以实现对样本的预测,节约时间和经济成本。基于X区块敏感性室内评价小规模样本资料,选择训练集及测试集,深入对比了BP神经网络算法、径向基函数神经网络算法、随机森林算法,优选出随机森林算法作为储层敏感性损害定量诊断的主要方法,采用网格搜索等算法进行了超参数优化、根据因素权重对数据进行降维,以此提高预测精度,搭建了完整的模型。4种损害模型的R2平均值为0.852,预测精度在90.00%~95.68%。