基于孔隙结构参数
利用随机生成多孔介质耦合机器学习，仅需少量可测孔隙结构特征即可高精度预测储层弯曲度，为储层物性评价提供新手段。
Xiaojing, Zou · Changyu, He · 关威 · Zhou, Yan · 71952209 · Mingyu, Cai
Energy 2023
用多个孔隙结构参数替代单一孔隙度，使预测在更广的地层范围内保持稳定。
用公开数据库的岩心扫描图做参考随机生成多孔介质，避免昂贵实验就能达到机器学习所需的数据规模。
用粒子群优化自动寻找最佳超参数组合，省去人工试错的繁琐。