采收率随机森林预测模型

R²0.99 精度

以随机森林模型整合现场与实验数据，精度显著超越传统递减曲线分析法。

Wahib Ali, Yahya · Yang, Baolin · AlRassas, Ayman Mutahar · Wang, Yuting · Harith, Al-Khafaji · 75713150

Geoenergy Science and Engineering 2025

参数信息

决定系数 R²

0.99

决定系数 R²

0.99

技术优势

预测准一个量级

随机森林在两类数据集上R²均达0.99，而传统递减曲线分析精度明显较低，能显著减少预测误差。

模型复杂度更优

随机森林在所有模型中AIC和BIC最低，说明它在拟合精度与模型复杂度之间取得了最佳平衡，不易过拟合。

应用场景

• 石油采收率预测：用高精度模型快速评估油藏采收率，减少传统递减分析耗时。
• 能源数据智能分析：机器学习整合多源数据，为能源决策提供更可靠的预测。