深度学习驱动的原油氢特性预测：数据扩增与卷积神经网络优化

本文主要探讨了"面向原油总氢物性预测的数据扩增预处理方法"这一主题。针对石油行业中核磁共振光谱（Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy, NMR）数据在预测原油总氢特性时存在的不足，研究者利用深度学习的理论基础，提出了创新的数据处理策略。该方法首先通过分析样本输入与标签的相关系数，采用随机噪声生成技术，创建虚拟样本，以增加原始数据的多样性，从而缓解过拟合问题。 在预处理阶段，作者特别关注样本数据结构对卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）特征提取的影响。他们调整数据结构，使其更适合CNN的特征提取过程，这有助于提高模型对数据特征的理解和提取能力。为了进一步增强特征提取的完整性，他们引入了数据冗余的概念，这不仅增强了模型的鲁棒性，也提升了预测精度。 作者构建了一种名为Regression Forecasting Convolutional Neural Network (RF-CNN) 的模型，专门用于原油总氢物性的回归预测任务。实验结果显示，这个数据扩增预处理方法显著改善了原始数据训练的效果，不仅消除了过拟合，而且在稳定性与精确性上优于传统的偏最小二乘（Partial Least Squares, PLS）回归方法。 本文的主要贡献在于提供了一种有效的数据预处理方法，解决了原油总氢物性预测中的数据稀疏问题，并通过深度学习和CNN的优势，提升了预测性能。这对于石油行业的数据分析和优化具有实际应用价值，特别是在资源有限的情况下，能够提升模型的预测能力和准确性。