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%。

新能源设备智能诊断模型在风电运维中的应用

随着国家对新能源方向不断加大投入,国内新能源发电建设规模出现了迅猛增长。但由于当前新能源仍处于发展阶段,很多新能源发电企业的智能化程度并不高。针对风电场选址分散、运行环境恶劣等带来的运维困难,成本过高的问题,本文提出了基于粗糙集与随机森林算法融合的新能源设备智能诊断模型,该模型使用粗糙集进行属性约简,再利用随机森林算法构建诊断模型。通过利用风电机组数据进行模型验证,证明了本文提出的智能诊断模型具有很好的应用价值。

基于滤波器-机器学习的食欲抑制剂光谱信号预处理比较

对现场缴获的食欲抑制剂进行快速检验能够为案件调查提供线索和方向,同时机器学习算法开展物证的快速无损检验是法庭物证学的重要研究之一。红外光谱是最经典的快速无损检验方法,滤波器能够有效地除去原始谱图的噪声和背景干扰,从而提高模型的识别效果。本文收集了从实际案件中缴获的4种食欲抑制剂样本共计291份,运用快速傅里叶变换滤波器和希尔伯特变换滤波器对样本原始光谱数据进行降噪处理,同时借助朴素贝叶斯和随机森林模型建立分类模型,开展识别工作,从而筛选除噪效果最优的滤波器,同时比较了朴素贝叶斯和随机森林模型的识别效果。结果表明,经滤波器处理后原始光谱数据的识别率和稳定性显著提升,希尔伯特变换滤波器的除噪效果要比快速傅里叶变换滤波器好,随机森林模型的识别率和稳定性均要比朴素贝叶斯模型强,随机森林模型对经希尔伯特变化滤波器处理后的训练集识别率为96.33%,测试集识别率为95.89%。该方法通过滤波器有效地滤除谱图的噪声,提高了模型定性识别能力,对法庭科学中食欲抑制剂的快速鉴定有一定的参考意义。