人工智能基础理论与应用:能源矿业领域

序

前言

第1章 机器学习基础 1

1.1 引言 1

1.2 机器学习基本流程 5

1.3 监督学习 13

1.4 无监督学习 68

1.5 半监督学习 86

1.6 模型评估与改进 94

课后习题 104

参考文献 107

第2章 深度学习基础 109

2.1 引言 109

2.2 基础理论 109

2.3 神经网络数据预处理 114

2.4 网络结构 121

2.5 训练参数 123

2.6 其他深度学习方法 128

课后习题 136

参考文献 136

第3章 机器学习在油气勘探开发中的应用 138

3.1 引言 138

3.2 勘探地震反演 140

3.3 储层岩性识别 152

3.4 钻井钻速预测 168

3.5 孔隙度、渗透率参数预测 183

3.6 地层力学参数预测 193

3.7 可压性评价 201

3.8 压裂设计优化 212

3.9 油井产量预测 220

课后习题 227

参考文献 228

第4章 机器学习在智能矿山开采中的应用 232

4.1 引言 232

4.2 边坡稳定性分析 232

4.3 岩爆预测 239

4.4 煤岩破坏状态预警 245

4.5 矿柱稳定性分析 255

4.6 矿产资源评价 263

课后习题 273

参考文献 274

第5章 机器学习在新领域的应用 276

5.1 引言 276

5.2 碳捕集与封存 277

5.3 断层活化与诱发地震 292

课后习题 307

参考文献 307

第1章　机器学习基础

1.1　引言

在本章中，我们将重点探讨机器学习算法。机器学习是人工智能的一个分支，旨在让计算机系统能够从数据中自动学习和改进。它建立在计算机科学、统计学、数学和信息学等多种学科的基础之上。机器学习主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四大类，当然还包括许多常用的算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、贝叶斯分类器、K近邻（K-nearest neighbors，KNN）法、神经网络、集成学习等。这些算法都具有不同的特点和适用范围，在不同的应用场景下可能会有不同的优劣。例如，线性回归通常用于预测连续变量的值，而逻辑回归则更适用于分类问题。神经网络算法通常用于解决分类和回归问题，特别是在较复杂的数据集中表现较好。集成学习算法则是将多个基学习器集成在一起，通常可以取得比单个基学习器更好的结果，机器学习的发展历程也是*折且丰富的，图1.1中清晰地整理了机器学习的发展脉络。

图1.1　机器学习里程碑

机器学习的基础还包括许多常用的模型选择方法，如交叉验证、调参、正则化等。这些方法可以帮助我们选择*优的模型，并避免过拟合和欠拟合的问题。

此外，机器学习还包括许多常用的特征工程方法，如特征选择、特征提取和特征变换等。这些方法可以帮助我们提取出有意义的特征，并将这些特征转换为适合机器学习的形式。在这方面，Python提供了丰富而强大的库和工具，使得特征工程变得更加便捷和高效。例如，通过使用Python的数据处理库如pandas，我们可以轻松地进行数据清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。同时，Python的机器学习库Scikit-learn提供了各种特征选择和变换的方法，如基于统计学的特征选择、主成分分析（principal component analysis，PCA）、特征缩放和正则化等。这些方法可以帮助我们选择*相关的特征、降低数据维度以及提高模型的鲁棒性。

此外，Python还支持许多其他流行的特征工程技术和库，如文书处理中的NLTK（自然语言处理工具包）和spaCy（高级自然语言处理（NLP）Python库）、图像处理中的OpenCV（开源计算机视觉库）和PIL（Python图像库）等。这些库提供了丰富的功能和算法，可以用于从不同类型的数据中提取和转换特征，满足不同机器学习任务的需求。

因此，采用Python进行机器学习意味着可以无缝地运用标准的特征工程技术，并得益于其强大而广泛的生态系统和库，有效提升特征工程的效率与结果质量。这使得Python成为广大读者*选的机器学习工具，能够满足在特征工程各个方面的需求。而且，Python作为一种简洁而强大的编程语言，具有清晰的语法和丰富的标准库，编写机器学习代码更加简单和高效。Python的易读性和简洁性使得我们能够更好地理解和管理代码，提高开发效率。Python在科学计算和数据分析领域具有广泛的应用。许多研究机构和公司都将Python作为主要的数据科学工具。同时，Python是一种跨平台的编程语言，可以在不同的操作系统上运行。这使得我们能够轻松地在不同的环境中开发和部署机器学习模型，无论是在本地机器上还是在云平台上。

综上所述，机器学习是一门基于计算机科学、统计学、数学和信息学等多种学科的技术方法，在许多领域得到广泛应用[1]。本书选择Python来进行机器学习是因为它的简洁性、丰富的生态系统、广泛的应用领域和跨平台特性。Python是广大读者完成机器学习任务的理想选择。

1.1.1　机器学习类别

机器学习算法可分为四大类，如图1.2所示。

监督学习：监督学习是机器学习中的一种核心方法，其中模型通过已知的输出变量来学习输入与输出之间的映射关系。它主要分为回归和分类两大类。回归问题关注于预测连续的数值，如温度或价格等，而分类问题旨在预测离散的标签或类别，如物品的类别或邮件是否为垃圾邮件。在此过程中，模型通过评估预测误差并优化来不断提高精确度，直至满足既定的性能要求。图1.3可以说明分类和回归的区别，*先我们随机生成两组带有标签的数据，通过分类算法可以自动划分区域，然后通过回归算法可以拟合连续函数。

无监督学习：在无监督学习中，没有明确的输出变量，并且关系是基于提供给算法的数据生成的。属于这一类别的一些算法可以揭示隐藏的结构和输入特征之间的关系。

图1.2　机器学习主流算法汇总

图1.3　分类和回归

无监督学习的一些例子包括聚类、降维算法和关联规则学习。

半监督学习：半监督学习是一种结合有标签和无标签数据进行模型训练的方法，适用于标注成本高昂或标注样本稀缺的情境。在这种学习模式中，算法使用少量的有标签数据作为参照，以推断出大量未标记数据的潜在类别。例如，在石油和天然气行业，半监督学习能够有效利用限量的岩心样本数据，从而辅助于岩层特性的预测与分类，进而优化资源的勘探与开发。

强化学习：对算法做出的决策序列做出相应的奖励或惩罚。奖励或惩罚有助于算法学习它应该做出的一组决策，以实现定义的目标。这些算法使用马尔可夫决策过程（MDP）建模。强化学习通常被认为是“半监督”学习，但在不确定和潜在复杂的环境中，该算法采用试错方法，通过对其执行的行为进行惩罚或奖励来找到解决方案。工业自动化机器人是强化学习应用的一个例子。

在数据科学的广阔领域中，面对众多可用的算法，选择恰当的算法以解决特定问题是一项具有挑战性的任务。尽管可能多个算法适用于解决相同类别的问题，并能够学习输入特征与输出变量之间的相互关系，但它们各自采纳的技术路径和学习机制往往各异，表现在对数据的处理方式、模型的构建和优化过程等方面均有所区别。因此，理解各种算法的核心原理及其适用范围，是实现有效的数据分析与模型构建的关键。当某些模型参数改变时，一种算法可以优于其他算法。模型训练过程涉及被称为超参数的附加参数，可能包括以下内容。

（1）训练迭代的完整周期数，也就是模型在整个数据集上训练的次数（称为epochs）。

（2）每个训练周期中的批次大小，即在每次参数更新中使用的样本数量（称为batch size）。

（3）学习率，决定误差信号用于调整模型参数时的作用强度。

调整这些超参数以学习*优模型参数的迭代过程称为超参数优化。除了*佳模型参数之外，输入特征的*佳数量和类型的选择也可以提高模型的精度。特征工程和特征选择在机器学习过程中非常重要。

本节内容旨在提供选定机器学习算法的基础知识及其代码实现示例。要完全掌握这些算法，需要对每种方法进行深入的学习和理解，这超出了单章内容的范围。本书旨在激发读者在应用这些算法及其相应的模型参数与超参数解决实际问题之前，进行全面的研究与学习。各算法相关的参数详情，可以参阅相应机器学习库的官方文档。

每种机器学习算法都有三个与其相关的主要组件：表示、优化和评估。这些算法以数字、符号、基于实例或概率图模型的形式表示。为了提高算法的性能，采用了梯度下降、动态规划或进化计算等优化方法。这些模型的评估是通过统计度量进行的，统计度量可能包括精度、召回率和均方根误差（RMSE）的计算。

1.1.2　机器学习库

在人工智能和机器学习领域，Scikit-learn算法包是一个功能强大、应用广泛的Python开源库。它为数据科学家和机器学习从业者提供了一套全面、高效、易用的工具，用于数据挖掘和数据分析。它建立在Python科学计算生态系统的基础之上，与numpy、scipy和matplotlib等库无缝集成。这种设计使得Scikit-learn能够充分利用这些库的优势，提供高性能的数值计算和数据可视化功能。无论是分类、回归、聚类还是降维算法，都采用了相似的API，这使得用户可以快速上手，并在不同算法之间轻松切换。这种一致性不仅提高了代码的可读性，也大大降低了学习和使用该库的难度。在本书中我们不会过于详细地介绍机器学习的算法原理，我们希望学生能通过代码，直接了解到这个工作流程，让学生快速上手学会机器学习的应用，并在其中掌握机器学习的基本算法用途。

TensorFlow是谷歌为数值计算开发的另外一个开源软件库，在机器学习应用中非常流行，如浅层人工神经网络和深度学习。TensorFlow允许使用张量创建数据流图，张量是进行计算的多维数组。该库支持在多个中央处理器（central processing unit，CPU）和图形处理器（graphics processing unit，GPU）上并行运行，并为许多编程语言（如Python、C++和Java）提供包装器。在本书中，我们使用TensorFlow 2.x版本。

Keras希腊语中意味着“号角”，是一个开放源码的高级神经网络库，以用户友好性、模块化设计和易于与Python语言集成而闻名。它避免了TensorFlow等框架的低层次计算细节，而是依托一个后端引擎来执行计算任务，从而简化了模型的开发流程。默认情况下，Keras采用TensorFlow作为其后端执行引擎，为用户提供了一个简洁而强大的平台，以构建和实验深度学习模型。

PyTorch是由Facebook的人工智能研究实验室（FAIR）开发的开源机器学习库，主要用于深度学习应用程序。它是用Python、C++和CUDA（计算统一设备体系结构）编写的，以其灵活性和易用性而闻名。PyTorch 提供了两个主要功能：具有强大 GPU 加速支持的张量计算和基于卡带的自动求导（autograd）系统构建的深度神经网络，该系统支持动态计算图。PyTorch支持各种神经网络架构、优化算法以及用于数据处理、可视化和模型部署的各种工具。

在阅读本书的过程中，我们没有提供算法的数学细节，因为通过熟练使用标准Python库来实现机器学习算法是本书的主要目的。在本章中我们着重强调Scikit-learn在实例中的应用，同时也强烈建议用户同时浏览Scikit-learn官网（https://scikit-learn.org/stable/ index.html）和应用程序接口（API）文档以及附带的案例文本，里面给出了每个算法的更多内容[2，3]，本书还将提供一系列经过汉化的Jupyter Notebook案例，这些案例基于Scikit-learn库，供教师和学生参考和学习。

1.2　机器学习基本流程

机器学习工作流程包括进程、线程、例行程序和函数，本节以图1.4的形式排列，将数据从一种表示转换为另一种表示。创建机器学习综合解决策略的目标是将流程模块化，注重程序的可复制性和可操作性，以方便其他领域的人员能够更快地导入数据进行分析，减少不必要的程序编写等重复过程。

图1.4　机器学习工作流程图

一个可立即上手的机器学习项目需要精心设计的机器学习综合解决策略。当然前期的数据收集、数据验证和预处理、特征提取、模型选择、训练和验证、预测、评估和部署也是至关重要的。本章的重点是如何构建机器学习模型。

在现实应用中，机器学习模型所依赖的数据往往存在不完善的情况。因此，数据科学家通常需要进行数据预处理，这包括对数据集进行深入分析与调查，总结其关键特征。此外，通过数据可视化手段，可以更有效地理解解释变量之间的关系，优化数据操纵策略，以便得出所需结论。这一过程使得数据科学家更加容易识别模式、发现异常、验证假设，并审视推断的有效性。

数据预处理主要用于查看在正式建模或假设检验任务之外可以揭示哪些数据，并提供对数据集变量及其之间关系的更好理解。它还可以帮助确定正在考虑的用于数据分析的统计技术是否合适，检测异常值或异常事件，找到变量之间的非线性关系。因此数据预处理也是任何数据分析中重要的**步，数据预处理结果的不同会对机器学习模型的性能产生重大的影响，对于特定的应用领

《人工智能基础理论与应用——能源矿业领域》全面介绍人工智能基础理论及其在能源矿业领域应用，旨在帮助石油工程和采矿工程专业本科生掌握人工智能的基本概念、原理及其在能源行业的实际应用。内容涵盖人工智能的基础理论，包括机器学习、深度学习等，并结合石油工程和采矿工程领域的实际案例，深入探讨人工智能在能源勘探、开采、生产和管理等多个方面的应用。