在油气资源的勘探开发过程中,储层评价参数对于提高采收率至关重要。岩心分析是最直接的获取方法,但受采样数量和实验成本等条件的限制,利用测井资料来实现预测对于油气的勘探开发起到了重要作用。目前如何高效精确的预测储层评价参数是地质学者研究的热点问题。随着人工智能技术的发展,将其应用在储层评价参数预测中展现出了巨大的优势,为此,本文以松辽盆地古龙凹陷青山口组为例,开展基于人工智能的储层评价参数预测方法的研究,具体内容如下: (1)针对储层评价参数预测存在着较大的多解性与不确定性,本研究基于监督学习策略利用Stacking集成学习方法来融合多种模型,通过充分发挥不同算法的优势,实现了高效准确的预测效果。在该模型中,优选随机森林和XGBoost以及Cat Boost算法来构建基学习器,并且结合交叉验证和粒子群优化算法设置最佳超参数,通过对比分析,基于Stacking集成学习的预测模型R²值和RMSE值分别为0.89和0.2256,优于其他模型,表现最佳,同时将该模型进行应用来验证研究的可靠性,结果表明该模型取得了较好的预测效果,具有一定的应用价值。 (2)针对实际应用中面临着少量有标签数据的问题,本研究基于半监督学习策略来构建BiXGB-TabNet预测模型,通过结合大量无标签数据和少量有标签数据,有效提升了模型的准确性和泛化性。在该模型中,引入了BiGRU网络对测井数据进行特征提取,并且结合XGBoost建立出特征之间复杂的非线性关系,通过对比分析,BiXGB教师模型预测精度提高了11.84%,误差更小,同时利用该模型生成伪标签数据来增广数据集,建立出最优TabNet学生模型,其R²值和RMSE值分别为0.84和1.0197,具有较好的预测能力,最后通过应用验证了该研究具有一定的可靠性,为储层评价参数预测提供了新的思路。 (3)基于前文的研究工作,开发了储层评价参数预测平台。该平台集成了数据预处理和特征工程以及模型预测等功能,实现了储层评价参数的高效准确预测。