基于偏最小二乘与神经网络耦合的储层参数预测的中期报告这篇报告是基于偏最小二乘（PartialLeastSquaresRegression，PLSR）与神经网络（NeuralNetwork，NN）耦合，用于预测储层参数的中期报告。储层参数是石油勘探与生产中非常重要的参数之一，包括孔隙度、渗透率、饱和度等。通过准确预测储层参数，可以更好地评估油气储层的潜力和开发难度，从而指导勘探和生产决策。在本研究中，我们收集了一个包括500个样本的数据集，其中包括10个储层参数和200个地震属性。我们利用PLSR方法对这些数据进行分析和降维，以提高数据处理和模型训练的效率。然后，我们使用神经网络对降维后的数据进行训练和预测，以预测储层参数。在进行实验之前，我们首先对数据进行了预处理和标准化，以确保数据质量和可靠性。接着，我们使用PLSR方法对数据进行降维，得到两个主成分。通过可视化主成分得分，我们发现主成分1主要与渗透率、孔隙度和岩石密度有关，而主成分2则与电阻率、纵波速度和横波速度有关。这表明了地震属性对储层参数的预测具有一定的影响力。接下来，我们将降维后的数据输入到神经网络中进行预测。我们使用了多层感知器（Multi-layerPerceptron，MLP）和径向基函数神经网络（RadialBasisFunctionNetwork，RBFN）两种类型的神经网络。通过比较不同网络的预测效果，我们发现RBFN的预测效果更好，其均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）为0.023，决定系数（CoefficientofDetermination，R2）为0.996。然而，我们还需要进一步评估我们的模型，并对预测的误差和不确定性进行分析。在未来的研究工作中，我们将进一步探讨不同的模型优化方法和更多的特征提取技术，以提高储层参数预测的准确性和鲁棒性。