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J-GLOBAL ID：202202227952154085   整理番号：22A0002682

深度とCatBoostアルゴリズムの改訂推定を用いた炭層メタン含有量の改良推定:中国,四川省南部盆地からの事例研究【JST・京大機械翻訳】

Improved estimation of coalbed methane content using the revised estimate of depth and CatBoost algorithm: A case study from southern Sichuan Basin, China

著者 (5件)： Lu Chengang (College of Energy Resources, China University of Geosciences (Beijing), Beijing, 100083, China) ,  Zhang Suian (Coalbed Methane Research Center, China University of Petroleum (Beijing), Beijing, 102249, China) ,  Xue Dan (Department of Chemical and Petroleum Engineering, University of Calgary, Calgary, T2N 1N4, Canada) ,  Xiao Fengchao (Coalbed Methane Research Center, China University of Petroleum (Beijing), Beijing, 102249, China) ,  Liu Cheng (PetroChina Zhejiang Oilfield Company Limited, Hangzhou, 310023, China)
資料名： Computers & Geosciences  (Computers & Geosciences)
巻： 158  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0320B  ISSN： 0098-3004  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 炭層メタンブロックは常に構造的および地形的に複雑であり,中国の四川盆地南部の炭層メタン含有量を正確に予測するモデルは存在しない。本研究は,小さなデータセットによる炭層メタン含有量のより正確な推定を達成するための実行可能な機械学習モデルを提案した。水文地質地盤に基づく深さ(Z)の改訂推定値を予測モデルの特徴として用い,それは,劇的な地形と構造変化を有する地域における特徴として一般的に使用される測定深度を用いて導入された誤差を解決できた。3つの機械学習アルゴリズム(サポートベクトル回帰,勾配ブースティングディシジョンツリー,およびCatBoost)と共に,深さ(Z)と測定深さの改訂推定値をデータ分析に適用し,炭層メタン含有量推定のための最適化モデルを得た。モデリング結果は,決定係数(R2),平均絶対誤差,およびすべてのアルゴリズムの平均平方誤差が,深度(Z)の改訂推定で測定深さを置換後に改善されることを示した。Catboostアルゴリズムは,本研究で他の2つのアルゴリズムより良い性能を示した。深さ(Z)の改訂推定値を用いたCatBoostに基づく予測結果は,すべての比較モデルの中で最も高い精度を示した。分析結果は,Zと炭層メタン含有量の間のR2が,測定した深さと炭層メタン含有量の間のものより150%高いことを示した。深度(Z)出力の測定深度と改訂推定値の間のこの大きな差は地形と構造の劇的な変化によって引き起こされた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  データ解析 ,  水文地質 ,  *事例研究 ,  推定量 ,  *盆地 ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  予測モデル
準シソーラス用語： *炭層メタン ,  最適化モデル ,  決定係数 ,  構造変化 ,  サポートベクトル回帰 ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 炭層メタン含有量 ,  深さパラメータ ,  深さの改訂された推定 ,  機械学習 ,  CatBoost

分類 (1件)： 石炭鉱床  (DE09060O)

タイトルに関連する用語 (10件)： 深度 ,  アルゴリズム ,  改訂 ,  推定 ,  炭層メタン ,  含有量 ,  中国 ,  四川省 ,  盆地 ,  研究