利用基因表达式编程估算碳酸盐岩的无侧限抗压强度
计算工程、金融与科学
2016-02-12 v1
摘要
传统上，许多研究者使用回归和黑箱技术来估算不同岩石的无侧限抗压强度(UCS)。回归方法的优势在于能够给出预测性岩石指标与其 UCS 之间的函数关系。黑箱技术的优势在于给出更精确的预测。本研究提出将基因表达式编程(GEP)作为一种稳健的数学替代方法，用于预测碳酸盐岩的 UCS。选取总孔隙度和 P 波速度这两个参数作为预测指标。所提出的 GEP 模型兼具两种传统方法的优势：既像回归那样给出数学模型，又将预测误差保持在黑箱方法那样低的水平。在给出更精确的 UCS 估计方面，GEP 优于人工神经网络和支持向量机。在本研究中，孔隙度和 P 波速度足以作为估算碳酸盐岩 UCS 的预测指标。这两个参数解释了 UCS 观测值变化的大约 95%(即 R2=95%)。
引用
@article{arxiv.1602.03854,
title = {Estimating the unconfined compressive strength of carbonate rocks using gene expression programming},
author = {Saeid R. Dindarloo and Elnaz Siami-Irdemoosa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.03854},
year = {2016}
}