[發(fā)明專利]基于全巖化學(xué)數(shù)據(jù)的花崗巖熱導(dǎo)率極限提升梯度預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210847477.8
• 申請日: 2022-07-19
• 公開（公告）號: CN114943186A
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 汪虎;李朦;徐玳笠;陳康;李勇;余如洋
• 申請（專利權(quán)）人: 數(shù)皮科技（湖北）有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F17/18;G06N3/08;G06N20/00;G06Q10/04
• 代理公司: 北京中仟知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11825
• 代理人: 馮程程

本發(fā)明公開了基于全巖化學(xué)數(shù)據(jù)的花崗巖熱導(dǎo)率極限提升梯度預(yù)測方法，涉及地?zé)豳Y源開采技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括以下步驟：S1：從實(shí)驗(yàn)室花崗巖熱導(dǎo)率和全巖化學(xué)測試數(shù)據(jù)中提取用于訓(xùn)練模型的樣本數(shù)據(jù)；S2：對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S3：基于極限梯度提升的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練預(yù)測模型；S4：利用模型評價(jià)指標(biāo)，評估預(yù)測模型的性能，優(yōu)選預(yù)測模型并保存；S5：利用保存的預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對新數(shù)據(jù)熱導(dǎo)率的預(yù)測。本發(fā)明結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)極限梯度提升算法，建立了利用花崗巖巖屑全巖化學(xué)數(shù)據(jù)對熱導(dǎo)率的回歸模型，實(shí)現(xiàn)了對花崗巖巖屑熱導(dǎo)率的快速和精準(zhǔn)預(yù)測，降低了時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本，解決了現(xiàn)有的花崗巖巖屑熱導(dǎo)率預(yù)測方法用量大，時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本高誤差大的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于地?zé)豳Y源開采技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及基于全巖化學(xué)數(shù)據(jù)的花崗巖熱導(dǎo)率極限提升梯度預(yù)測方法。

背景技術(shù)

花崗巖屬于酸性巖漿巖中的侵入巖，主要礦物為石英、鉀長石和酸性斜長石，次要礦物則為黑云母、角閃石，有時(shí)還有少量輝石。作為大陸的標(biāo)志性巖石，花崗巖構(gòu)成大陸上部地殼的基礎(chǔ)，且花崗巖的形成過程通常與大陸的構(gòu)造作用、變質(zhì)作用和成礦作用密切相關(guān)。其熱物理性質(zhì)（熱擴(kuò)散率和熱導(dǎo)率）對于探討地殼熱結(jié)構(gòu)、定量計(jì)算各類地質(zhì)事件中的溫度分布及熱狀態(tài)等具有重要意義。

花崗巖熱導(dǎo)率在干熱巖地?zé)豳Y源數(shù)值模擬中意義重大。但是干熱巖地?zé)徙@孔中僅在有限的深度層段進(jìn)行取心工作，可用于獲取熱導(dǎo)率的只有隨鉆井液排出的花崗巖巖屑。如何利用巖屑獲取較為準(zhǔn)確的熱導(dǎo)率值，一直是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。巖屑熱導(dǎo)率的獲取可以分為實(shí)驗(yàn)室直接測量和間接估算兩種方法。但是，由于實(shí)驗(yàn)室測量巖屑的熱導(dǎo)率數(shù)值的方法存在一定的局限性：

1、要求巖屑的量在100mL左右；

2、在進(jìn)行巖屑熱導(dǎo)率測試之前需要對巖屑進(jìn)一步處理，比如利用光學(xué)掃描法測量時(shí)，還需要對巖屑進(jìn)行壓實(shí)等額外操作；

3、室內(nèi)測試巖屑熱導(dǎo)率效率低，線源法測試效率最快也需要15分鐘。

對于巖屑量較少，難以進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室的熱導(dǎo)率測量時(shí)，常用的方法是利用巖屑的礦物含量數(shù)據(jù)來預(yù)測起熱導(dǎo)率數(shù)值，常用的計(jì)算模型有幾何平均、調(diào)和平均模型，但是這些常用的數(shù)學(xué)模型的計(jì)算基礎(chǔ)是基于理想礦物排列和接觸假設(shè)條件下而推導(dǎo)的，與花崗巖的實(shí)際礦物空間排列和接觸關(guān)系相差甚遠(yuǎn)，導(dǎo)致預(yù)測效果不佳。此外，利用花崗巖全巖化學(xué)進(jìn)行熱導(dǎo)率預(yù)測的實(shí)踐較少，只有Jennings，et al；（2019）基于340個(gè)深成巖全巖化學(xué)和熱導(dǎo)率數(shù)據(jù)，建立了經(jīng)驗(yàn)公式，且近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)算法逐漸廣泛的應(yīng)用于各種材料導(dǎo)熱性能的探索和設(shè)計(jì)中，但是用于巖石熱導(dǎo)率預(yù)測的方面還鮮有涉及。

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了基于全巖化學(xué)數(shù)據(jù)的花崗巖熱導(dǎo)率極限提升梯度預(yù)測方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供基于全巖化學(xué)數(shù)據(jù)的花崗巖熱導(dǎo)率極限提升梯度預(yù)測方法，本發(fā)明結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)極限梯度提升算法，建立了利用花崗巖巖屑全巖化學(xué)數(shù)據(jù)對熱導(dǎo)率的回歸模型，實(shí)現(xiàn)了對花崗巖巖屑熱導(dǎo)率的快速和精準(zhǔn)預(yù)測，降低了時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本，解決了現(xiàn)有的常規(guī)花崗巖巖屑熱導(dǎo)率預(yù)測方法用量大，時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本高以及誤差大的問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

本發(fā)明為基于全巖化學(xué)數(shù)據(jù)的花崗巖熱導(dǎo)率極限提升梯度預(yù)測方法，包括以下步驟：

S1：從實(shí)驗(yàn)室花崗巖熱導(dǎo)率和全巖化學(xué)測試數(shù)據(jù)中提取用于訓(xùn)練模型的樣本數(shù)據(jù)；

S2：對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

S3：基于極限梯度提升的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練多個(gè)花崗巖熱導(dǎo)率預(yù)測模型；

S4：利用模型評價(jià)指標(biāo)，評估預(yù)測模型的性能，優(yōu)選預(yù)測模型并保存；

S5：利用保存的預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對新數(shù)據(jù)熱導(dǎo)率的預(yù)測。

進(jìn)一步地，S1中提取樣本數(shù)據(jù)的具體方法為，從實(shí)驗(yàn)室測試數(shù)據(jù)中獲取花崗巖熱導(dǎo)率和全巖化學(xué)數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)集，以熱導(dǎo)率作為有監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)集，并以全巖化學(xué)數(shù)據(jù)作為特征集。