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基于机器学习的多孔介质渗透率预测研究

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基于机器学习的多孔介质渗透率预测研究
论文目录
 
致谢第1-8页
摘要第8-10页
ABSTRACT第10-14页
第一章 绪论第14-21页
  1.1 研究背景第14-16页
  1.2 国内外研究现状第16-18页
  1.3 本文研究内容及技术路线第18-21页
第二章 机器学习算法第21-30页
  2.1 机器学习背景第21-22页
  2.2 机器学习方法介绍第22-29页
    2.2.1 线性回归第22-23页
    2.2.2 人工神经网络第23-25页
    2.2.3 决策树与随机森林第25-26页
    2.2.4 支持向量机第26-27页
    2.2.5 卷积神经网络第27-29页
  2.3 本章小结第29-30页
第三章 三维结构获取与格子玻尔兹曼模拟第30-41页
  3.1 多孔介质的结构获取第30-35页
    3.1.1 背景介绍第30-31页
    3.1.2 随机多孔结构的生成第31-34页
    3.1.3 孔隙特征参数提取第34-35页
  3.2 格子玻尔兹曼模拟第35-40页
    3.2.1 原理介绍第35-36页
    3.2.2 D3Q19格子模型第36-38页
    3.2.3 渗透率计算第38-40页
  3.3 本章小结第40-41页
第四章 基于机器学习的渗透率预测研究第41-55页
  4.1 机器学习模型的步骤设计第41-45页
    4.1.1 数据预处理与划分第41-43页
    4.1.2 模型的选择第43-44页
    4.1.3 模型的配置与训练第44页
    4.1.4 模型的性能度量第44-45页
  4.2 模型的架构介绍第45-46页
  4.3 案例研究第46-53页
    4.3.1 基于孔隙特征参数的渗透率预测第46-49页
    4.3.2 基于原始结构数据的渗透率预测第49-53页
  4.4 本章小结第53-55页
第五章 总结与展望第55-57页
  5.1 主要结论与创新点第55-56页
  5.2 不足与未来展望第56-57页
参考文献第57-64页
作者简介第64页

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