تخمین لاگ صوتی برشی با استفاده از رو شهای یادگیری ماشین، و مقایسه با داد ه های حاصل از مغزه با استفاده از نر مافزار پایتون

چکیده مقاله

امروزه استفاده از روش‌‌های یادگیری ماشین در تخمین داده‌‌های پتروفیزیکی کاربرد فراوانی دارد. در این مطالعه سعی شده لاگ صوتی برشی از دیگر داده‌های پتروفیزیکی با روش‌های یادگیری ماشین محاسبه و با داده‌‌های صوتی حاصل از مغزه مقایسه شوند. برای این منظور در ابتدا برای نرمال‌سازی داده‌‌ها روش‌‌های محاسباتی انحراف معیار، جنگل انزوا، حداقل کوواریانس و فاکتور پرتی استفاده و مورد مقایسه قرار گرفتند. با توجه به مقدار داده‌‌های حذفی و نمودارهای جعبه‌‌ای رسم شده، روش انحراف معیار برای نرمال‌سازی انتخاب شد. روش‌‌های یادگیری ماشین استفاده شده شامل جنگل تصادفی، رگرسیون چندگانه، رگرسیون تقویت شده، رگرسیون بردار پشتیبان، K نزدیک‌ترین همسایه و پرسپترون چندلایه می‌‌باشند. رگرسیون چندگانه پایین‌ترین اندیس ارزیابی (94/0 = R2) را داشت درحالی‌که رگرسیون جنگل تصمیم‌گیری با اندیس ارزیابی برابر 98/0، بالاترین همبستگی بین لاگ‌‌های صوتی برشی تخمین زده شده و لاگ صوتی اصلی را داشتند. بنابراین برای تخمین نهایی از رگرسیون جنگل تصادفی استفاده شد و برای جلوگیری از کلیت بخشی یا بیش برازش داده‌‌ها، از تابع GridSearchCV هایپرپارامترهای بهینه محاسبه و تخمین نهایی انجام شد. لاگ صوتی برشی تخمینی، با داده‌‌های صوتی حاصل از مغزه قرابت بسیار بالایی را نشان دادند.