这篇文章是关于利用机器学习技术进行多变量孔隙压力预测的研究。以下是文章的核心内容概述：
### 摘要
- 准确预测孔隙压力对油气勘探和开发至关重要。
- 提出了一种基于机器学习（ML）技术的孔隙压力预测新方法，该方法使用非参数多变量模型，涉及地球物理属性（声速、孔隙度和页岩体积）。
- 使用了四种ML算法：多层感知器神经网络、支持向量机、随机森林和梯度提升机。
- 结果表明，随机森林在拟合优度、泛化能力和预测准确性方面表现最佳。
### 多变量有效应力模型
- 基于地球物理属性转换为有效应力的地球物理方法。
- 提出了两种多变量转换方法，但这些方法在处理混合岩性时存在理论上的不准确。
### 机器学习在压力预测中的应用
- 工作流程包括计算超压应力、提取地球物理属性、构建训练数据集、优化机器学习模型的超参数、预测孔隙压力以及校正卸载效应。
- 详细介绍了四种机器学习算法：MLP、SVM、RF和GBM。
### 讨论
- 随机森林在孔隙压力预测的准确性、拟合优度和泛化能力方面表现最佳。
- 与基于参数模型的方法相比，提出的基于ML的方法产生更准确的孔隙压力预测，并更好地捕捉过压的起始点。
### 结论
- 提出了一种新的基于机器学习的孔隙压力预测方法，该方法基于非参数多变量模型，关联地球物理属性和有效应力。
- 随机森林在孔隙压力预测准确性方面表现优于其他算法。
- 提出的方法避免了基于参数模型的方法所需的繁琐的系数校准过程。
### 代码可用性
- 提供了名为pyGeoPressure的代码，由Hao Yu开发，可在GitHub上访问。
这篇文章展示了如何利用机器学习技术来提高孔隙压力预测的准确性，并特别强调了随机森林算法在这一应用中的优越性能。
