論文の概要: Interpretability and causal discovery of the machine learning models to predict the production of CBM wells after hydraulic fracturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10718v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 02:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 15:59:29.107956
• Title: Interpretability and causal discovery of the machine learning models to predict the production of CBM wells after hydraulic fracturing
• Title（参考訳）: 水圧破砕後のcbm坑井生成予測のための機械学習モデルの解釈可能性と因果的発見
• Authors: Chao Min, Guoquan Wen, Liangjie Gou, Xiaogang Li, Zhaozhong Yang
• Abstract要約: 観測データから潜在因果関係を発見するための新しい手法が提案されている。 因果発見の理論に基づいて、因果グラフは明示的な入力、出力、処理、共起変数によって導出される。 SHAPは、機械学習モデルを間接的に解釈する生産能力に対する要因の影響を分析するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5512295869673146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning approaches are widely studied in the production prediction of CBM wells after hydraulic fracturing, but merely used in practice due to the low generalization ability and the lack of interpretability. A novel methodology is proposed in this article to discover the latent causality from observed data, which is aimed at finding an indirect way to interpret the machine learning results. Based on the theory of causal discovery, a causal graph is derived with explicit input, output, treatment and confounding variables. Then, SHAP is employed to analyze the influence of the factors on the production capability, which indirectly interprets the machine learning models. The proposed method can capture the underlying nonlinear relationship between the factors and the output, which remedies the limitation of the traditional machine learning routines based on the correlation analysis of factors. The experiment on the data of CBM shows that the detected relationship between the production and the geological/engineering factors by the presented method, is coincident with the actual physical mechanism. Meanwhile, compared with traditional methods, the interpretable machine learning models have better performance in forecasting production capability, averaging 20% improvement in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習のアプローチは油圧破砕後のCBM井戸の生産予測において広く研究されているが、実際には一般化能力の低下と解釈可能性の欠如のためにのみ用いられる。 本稿では,機械学習の結果を間接的に解釈する方法を見出すことを目的として,観測データから潜在因果性を発見するための新しい手法を提案する。 因果発見の理論に基づいて、因果グラフは明示的な入力、出力、処理、結合変数によって導出される。 次に、shapを用いて、機械学習モデルを間接的に解釈する生産能力に対する要因の影響を分析する。 提案手法は,因子の相関解析に基づいて,従来の機械学習ルーチンの制限を緩和する,要因と出力の非線型関係を捉えることができる。 CBMデータを用いた実験により, 生成物と地質・工学的要因との関係が実際の物理機構と一致していることが判明した。 一方、従来の手法と比較して、解釈可能な機械学習モデルは生産能力の予測性能が向上し、精度が平均20%向上する。

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