数据驱动的人工智能，如深度学习、强化学习等，拥有强大的数据分析能力。这些技术可以对数据进行统计和概率分析，从而促进输入和输出之间关系的映射，而无需依赖预先确定的物理假设。训练数据驱动模型过程的核心是损失函数的利用，该函数计算模型输出与所需目标结果(标签)之间的差异。然后优化器根据损失函数调整模型的参数，以最小化输出和标签之间的差异。
同时，地球物理测井涉及丰富的领域知识、数学模型和物理模型。仅依赖数据驱动模型有时可能会产生与既定知识相矛盾的结果。此外，分布不均匀和主观标签的训练数据也会影响数据驱动模型的性能。
最近发表在《地球科学人工智能》杂志上的一项研究报告了在测井储层参数预测任务中使用测井响应函数训练数据驱动的机器学习模型的约束的实施。
该研究的第一作者、中国石油大学(北京)的博士生邵荣波分享道：“我们的模型称为岩石物理学知情神经网络(PINN)，它将岩石物理学约束融入到损失函数中以指导训练。” “模型输出与岩石物理学知识不同，损失函数受到岩石物理学约束的惩罚。这使得输出更接近理论值，并减少标记错误对模型训练的影响。”
此外，这种方法有助于从训练数据中辨别正确的关系，特别是在处理小样本时。
“我们引入了允许误差和岩石物理约束权重，使机器学习模型中机制模型的影响更加灵活，”邵解释道。 “我们评估了 PINN 模型使用测量数据预测储层参数的能力。”
邵和他的同事发现，与纯数据驱动模型相比，该模型提高了准确性和鲁棒性。尽管如此，研究人员指出，选择岩石物理约束权重和允许误差仍然是主观的，因此需要进一步探索。
通讯作者、中国石油大学肖立志教授强调了这项研究的意义：“将数据驱动的人工智能模型与知识驱动的机制模型相结合是一个很有前景的研究领域。PINN模型在测井中的成功是向前迈出的重要一步地球科学朝这个方向发展。”
肖强调需要不断完善，“岩石物理约束权重和允许误差的选择，以及领域知识对不同地质地层的适应性，提出了持续的挑战。此外，数据集的质量对于人工智能在石油勘探中的应用至关重要。地球物理测井。需要全面、公开的高质量、高数量的测井数据集。”
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