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基于偏最小二乘与神经网络耦合的储层参数预测的中期报告
这篇报告是基于偏最小二乘（PartialLeastSquaresRegression，PLSR）与神经网络（NeuralNetwork，NN）耦合，用于预测储层参数的中期报告。
储层参数是石油勘探与生产中非常重要的参数之一，包括孔隙度、渗透率、饱和度等。通过准确预测储层参数，可以更好地评估油气储层的潜力和开发难度，从而指导勘探和生产决策。
在本研究中，我们收集了一个包括500个样本的数据集，其中包括10个储层参数和200个地震属性。我们利用PLSR方法对这些数据进行分析和降维，以提高数据处理和模型训练的效率。然后，我们使用神经网络对降维后的数据进行训练和预测，以预测储层参数。
在进行实验之前，我们首先对数据进行了预处理和标准化，以确保数据质量和可靠性。接着，我们使用PLSR方法对数据进行降维，得到两个主成分。通过可视化主成分得分，我们发现主成分1主要与渗透率、孔隙度和岩石密度有关，而主成分2则与电阻率、纵波速度和横波速度有关。这表明了地震属性对储层参数的预测具有一定的影响力。
接下来，我们将降维后的数据输入到神经网络中进行预测。我们使用了多层感知器（Multi-layerPerceptron，MLP）和径向基函数神经网络（RadialBasisFunctionNetwork，RBFN）两种类型的神经网络。通过比较不同网络的预测效果，我们发现RBFN的预测效果更好，其均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）为0.023，决定系数（CoefficientofDetermination，R2）为0.996。
然而，我们还需要进一步评估我们的模型，并对预测的误差和不确定性进行分析。在未来的研究工作中，我们将进一步探讨不同的模型优化方法和更多的特征提取技术，以提高储层参数预测的准确性和鲁棒性。