論文の概要: Uncertainty-Driven Modeling of Microporosity and Permeability in Clastic Reservoirs Using Random Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16957v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 09:05:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:55:22.690059
• Title: Uncertainty-Driven Modeling of Microporosity and Permeability in Clastic Reservoirs Using Random Forest
• Title（参考訳）: ランダムフォレストを用いた地殻貯留層における微小孔率と透水性の不確実性モデル
• Authors: Muhammad Risha, Mohamed Elsaadany, Paul Liu,
• Abstract要約: 本研究の目的は,複雑な貯水池特性を予測するための費用効率のよい機械学習モデルを開発することである。 このモデルは、マイクロポーシティ(93%)と透過性(88%)の予測において高い精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4137115855910762
• License:
• Abstract: Predicting microporosity and permeability in clastic reservoirs is a challenge in reservoir quality assessment, especially in formations where direct measurements are difficult or expensive. These reservoir properties are fundamental in determining a reservoir's capacity for fluid storage and transmission, yet conventional methods for evaluating them, such as Mercury Injection Capillary Pressure (MICP) and Scanning Electron Microscopy (SEM), are resource-intensive. The aim of this study is to develop a cost-effective machine learning model to predict complex reservoir properties using readily available field data and basic laboratory analyses. A Random Forest classifier was employed, utilizing key geological parameters such as porosity, grain size distribution, and spectral gamma-ray (SGR) measurements. An uncertainty analysis was applied to account for natural variability, expanding the dataset, and enhancing the model's robustness. The model achieved a high level of accuracy in predicting microporosity (93%) and permeability levels (88%). By using easily obtainable data, this model reduces the reliance on expensive laboratory methods, making it a valuable tool for early-stage exploration, especially in remote or offshore environments. The integration of machine learning with uncertainty analysis provides a reliable and cost-effective approach for evaluating key reservoir properties in siliciclastic formations. This model offers a practical solution to improve reservoir quality assessments, enabling more informed decision-making and optimizing exploration efforts.
• Abstract（参考訳）: クレスティック貯水池における微小孔率と透水性の予測は,特に直接測定が困難あるいは高価である場合に,貯水池の品質評価において課題となる。 これらの貯水池特性は, 貯水池の貯留・透過能力を決定する上で基本的なものであるが, 水銀注入キャピラリー圧力 (MICP) や走査電子顕微鏡 (SEM) などの従来の評価法は資源集約的である。 本研究の目的は,手軽に利用可能なフィールドデータと基礎実験室分析を用いて,複雑な貯水池特性を予測できる費用効率のよい機械学習モデルを開発することである。 ランダムフォレスト分類器を用いて、ポーシティ、粒度分布、スペクトルガンマ線(SGR)測定などの重要な地質パラメータを利用した。 不確実性解析を適用し、自然の変動性、データセットの拡張、モデルの堅牢性を高める。 このモデルは、マイクロポーシティ(93%)と透過性(88%)の予測において高い精度を達成した。 このモデルは手軽に入手可能なデータを利用することで、高価な実験室の手法への依存を減らし、特に遠隔地や沖合環境での早期探査に有用なツールとなる。 不確実性解析と機械学習の統合は、珪酸体形成における鍵貯水池特性を評価するための信頼性と費用対効果のアプローチを提供する。 このモデルは、貯水池の品質評価を改善するための実用的なソリューションを提供し、より情報のある意思決定と探索の最適化を可能にする。

関連論文リスト

• Machine learning in wastewater treatment: insights from modelling a pilot denitrification reactor [0.0]
  ノルウェーのヴェアス処理施設にあるパイロット・リアクターのデータを用いて、生物学的硝酸塩の最適化に機械学習をどのように利用できるかを探る。 予測精度にのみ焦点をあてるのではなく、本手法は効果的なデータ駆動モデリングのための基礎的要件を理解することを優先する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T16:49:23Z)
• Achieving Well-Informed Decision-Making in Drug Discovery: A Comprehensive Calibration Study using Neural Network-Based Structure-Activity Models [4.619907534483781]
  薬物と標的の相互作用を予測する計算モデルは、新しい治療薬の開発を加速するための貴重なツールである。 しかし、そのようなモデルはキャリブレーションが不十分であり、信頼性の低い不確実性推定をもたらす。 本研究では,ポストホックキャリブレーション法と不確実な定量化手法を組み合わせることで,モデルの精度とキャリブレーションを向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T10:29:00Z)
• Beyond Tides and Time: Machine Learning Triumph in Water Quality [0.0]
  この研究は、データサイエンスの専門家とドメイン固有の知識を持たない人々の両方にとって、堅牢な予測パイプラインを確立することを目的としている。 我々の研究は、データサイエンスの専門家とドメイン固有の知識を持たない人々の両方にとって、堅牢な予測パイプラインを確立することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T03:33:53Z)
• Optimization of a Hydrodynamic Computational Reservoir through Evolution [58.720142291102135]
  我々は,スタートアップが開発中の流体力学系のモデルと,計算貯水池としてインターフェースする。 我々は、進化探索アルゴリズムを用いて、読み出し時間と入力を波の振幅や周波数にどのようにマッピングするかを最適化した。 この貯水池システムに進化的手法を適用することで、手作業パラメータを用いた実装と比較して、XNORタスクの分離性が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T19:15:02Z)
• Physics-informed machine learning with differentiable programming for heterogeneous underground reservoir pressure management [64.17887333976593]
  地下貯水池の過圧化を避けることは、CO2の沈殿や排水の注入といった用途に欠かせない。 地中における複雑な不均一性のため, 噴射・抽出制御による圧力管理は困難である。 過圧化防止のための流体抽出速度を決定するために、フル物理モデルと機械学習を用いた微分可能プログラミングを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T20:38:13Z)
• Prediction of liquid fuel properties using machine learning models with Gaussian processes and probabilistic conditional generative learning [56.67751936864119]
  本研究の目的は、代替燃料の物理的特性を予測するためのクロージャ方程式として機能する、安価で計算可能な機械学習モデルを構築することである。 これらのモデルは、MDシミュレーションのデータベースや、データ融合-忠実性アプローチによる実験的な測定を用いて訓練することができる。 その結果,MLモデルでは,広範囲の圧力および温度条件の燃料特性を正確に予測できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T14:43:50Z)
• Hybrid and Automated Machine Learning Approaches for Oil Fields Development: the Case Study of Volve Field, North Sea [58.720142291102135]
  本稿では,意思決定プロセスを支援する分野開発タスクにおけるインテリジェントなアプローチの利用について述べる。 我々は,油田立地最適化の問題と,その中の2つの課題に注目し,石油生産量推定の品質向上と貯水池特性の評価を行う。 実装されたアプローチは、異なる油田を解析したり、同様の物理問題に適応することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-03T18:51:46Z)
• Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
  我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。 具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T08:36:51Z)
• Deep Learning for Virtual Screening: Five Reasons to Use ROC Cost Functions [80.12620331438052]
  深層学習は サイリコの何十億もの分子を 迅速にスクリーニングする 重要なツールとなりました その重要性にもかかわらず、厳密なクラス不均衡、高い決定しきい値、いくつかのデータセットにおける基底真理ラベルの欠如など、これらのモデルのトレーニングにおいて重大な課題が続いている。 このような場合、クラス不均衡に対するロバスト性から、レシーバ動作特性(ROC)を直接最適化することを好んで論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T08:46:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。