混合梯度提升机（GBM）在钻井速率（ROP）可靠预测中的应用与优化研究

本综述系统探讨了混合梯度提升机（GBM）模型结合超参数优化算法（如贝叶斯改进概率BPI）在钻井速率（ROP）预测中的应用。研究通过多维度数据验证与五折交叉验证，证实优化后的GBM在R2（0.773）、MSE和AARE%等指标上表现卓越，为复杂油藏环境下的钻井效率提升和成本控制提供了数据驱动解决方案。

　　

Highlight

Statistical analysis of the dataset

本研究用于开发和验证预测模型的数据集源自伊拉克东南油田钻井作业中钻速（ROP）的实际现场测量。数据采集自该区域多个钻井点在不同时期的各种作业与地质条件下进行。本研究的主要结果变量是ROP，而预测变量包括……

Gradient Boosting Machine

梯度提升机（GBM）是一种用于分类和回归的监督学习算法。它是一种集成方法，通过迭代地结合弱学习器（通常是决策树）来构建强模型，每个后续学习器修正前一个学习器的错误。GBM 以分阶段方式利用梯度下降优化损失函数，通过最小化实际值与预测值之间的差异逐步改进预测效果。

GBM 算法逐步提升……

Hyperparameter determination and optimization efficiency

表1展示了通过四种先进优化技术获得的梯度提升机（GBM）模型的最佳超参数配置，这些技术包括：进化策略（ES）、批量贝叶斯优化（BBO）、贝叶斯改进概率（BPI）和高斯过程优化（GPO）。每种算法在定义的搜索空间内识别出不同的超参数组合，反映出它们各自的搜索机制和收敛特性。

Conclusions

本研究展示了一种混合机器学习方法——特别是通过先进超参数优化后的梯度提升机（GBM）——在准确预测钻井作业中的钻速（ROP）方面的有效性。通过全面的统计分析、数据验证及多种优化算法的系统评估，研究证实贝叶斯改进概率（BPI）方法能够产生最鲁棒且……