【摘 要】
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随着大数据时代发展,人工智能被广泛应用于各个学科,为分类和回归问题带来新的探索方法。在页岩气开采领域,二氧化碳驱替页岩气（主要成分为甲烷）是一项绿色环保,且极具经济效益的技术,它不仅可以开采出清洁能源,而且通过固存二氧化碳来缓解地球变暖。其中,明确页岩体系中甲烷的储量和二氧化碳的可固存量一直是科研人员的研究热点。为了准确估计页岩地层中CO2的储存潜力,及CH4可开采储量,研究CH4和CO2在页岩上
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随着大数据时代发展,人工智能被广泛应用于各个学科,为分类和回归问题带来新的探索方法。在页岩气开采领域,二氧化碳驱替页岩气（主要成分为甲烷）是一项绿色环保,且极具经济效益的技术,它不仅可以开采出清洁能源,而且通过固存二氧化碳来缓解地球变暖。其中,明确页岩体系中甲烷的储量和二氧化碳的可固存量一直是科研人员的研究热点。为了准确估计页岩地层中CO2的储存潜力,及CH4可开采储量,研究CH4和CO2在页岩上的吸附行为是至关重要的。现有实验方法需花费大量物力及时间成本,而数值模拟方法仅适用于特定区块页岩,且无法考虑TOC、黏土矿物等地质因素。本论文引入人工智能中的机器学习算法,结合甲烷气体（或二氧化碳）比例、含水量、TOC含量、温度和压力五个输入变量,对页岩体系中的甲烷和二氧化碳的过剩吸附量进行预测。进行了数据预处理、特征工程、超参数的优化等过程,对基于贪婪算法的XGBoost梯度提升树回归、偏最小二乘法的多元非线性回归、反向传播算法的人工神经网络、序列最小优化算法的支持向量机回归四种机器学习算法预测甲烷和二氧化碳的过剩吸附量的精确度进行比较,分别筛选出最适合的机器学习算法及超参数取值。针对甲烷过剩吸附量数据集,R~2的大小顺序为:XGBoost梯度提升树回归（0.999和0.985）>多元非线性回归（0.994和0.981）>人工神经网络（0.929和0.873）>支持向量机回归（-0.328和-1.09）。XGBoost梯度提升树回归算法中,n＿estimators取值为62,λ取值为1.2。针对二氧化碳过剩吸附数据集,R~2的大小顺序为:XGBoost梯度提升树回归（0.999和0.966）>人工神经网络（0.991和0.955）>多元非线性回归（0.967和0.936）>支持向量机回归（0.621和0.540）,XGBoost梯度提升树回归算法中,n＿estimators取值为60,λ取值为1.0。机器学习算法适用范围广,且可以考虑多种地质和环境因素,本论文建立的页岩对甲烷和二氧化碳的过剩吸附量预测模型精确度较高,具有一定的可行性,可以为评估页岩地质中实际甲烷和二氧化碳吸附量提供一些见解。
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