数据驱动人工智能（AI）在地质和地球物理测井行业等各个行业产生了重大影响。随着深度学习和强化学习技术的出现，人工智能已经成为分析和解释复杂数据集的强大工具，而无需依赖预先确定的物理假设。
在地球科学和录井领域，数据驱动的人工智能模型已被用于揭示隐藏的关系并作出准确的预测。这些模型利用损失函数来衡量模型输出与期望目标结果（标签）之间的差异。通过最小化这种差异，人工智能模型调整其参数以改善其预测能力。
然而，仅仅依靠数据驱动模型在地质分析中存在挑战。不均匀分布和主观标记的训练数据可能导致与已建立的领域知识相矛盾的结果。此外，在录井背景下，缺乏传统的数学和物理模型可能进一步加剧数据解释的复杂性。
为了克服这些挑战，最近一项发表在《地球科学人工智能》杂志上的研究引入了一种新方法，称为Petrophysics Informed Neural Network（PINN）。PINN模型在模型训练过程中将岩石物理约束集成到损失函数中。当模型输出偏离已建立的岩石物理知识时，通过对损失函数进行惩罚，PINN模型将预测值接近理论值，减少标签错误的影响。
此外，岩石物理约束的引入有助于从训练数据中识别正确的关系，即使涉及有限的样本量。在研究中，与纯数据驱动模型相比，PINN模型在预测储集层参数方面表现出了更高的准确性和鲁棒性。
但是，在损失函数中选择适当的约束权重和允许的误差是主观的，并需要进一步探索。该研究强调了在整合数据驱动人工智能模型与基于知识机制模型的持续完善的重要性。
为了进一步增强人工智能在地球物理测井中的应用，高质量和数量丰富的全面公开的录井数据集至关重要。这些数据集可以帮助提高领域知识对不同地质地层的适应性，从而提高人工智能模型中使用的数据集的整体质量。
有关本文讨论的研究的更多信息，请参阅文章标题为“利用岩石物理知识支持的机器学习进行油藏评估：案例研究”发表在《地球科学人工智能》杂志上，作者是邵荣波等人。您可以在[人工智能地质科学](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003682X20300070)杂志中找到他们的文章。
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