「Kerasを使用したニューラルネットワークによるウェルログ測定予測」

『Kerasを活用したニューラルネットワークによるウェルログ測定予測』

Kerasを使用した大量密度（RHOB）の予測と正規化の予測結果への影響を説明する例

世界中の井戸からは、毎日大量のデータが取得されます。しかし、そのデータの品質は、データの欠落からセンサーの故障や井戸の状態によって大きく異なることがあります。これは、遅延や正確でない仮定や結論など、サブサーフェスプロジェクトの他の部分にネガティブな影響を及ぼす可能性があります。

欠落データは、ウェルログデータの品質に関して最も一般的な問題の一つであり、値を推定したり、ギャップを埋めるための数多くの手法や技術が開発されています。これには、TensorFlowやPyTorchなどのライブラリを使った機械学習技術の応用が含まれます。

このチュートリアルでは、TensorFlowの上に実行される高レベルの神経ネットワークAPIであるKerasを使用します。これを使って、大量密度（RHOB）の予測を可能にする機械学習モデルの構築プロセスを説明します。これは、一般的に取得される測定ですが、井戸条件の悪化や一部の場合には計測ツールの故障により、主要なインターバルでの計測が行われない場合があります。

まず、入力の正規化を考慮しない非常にシンプルなモデルから始め、次に入力の正規化を行った2番目のモデルを構築し、最終的な予測結果に与える影響を示します。

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ライブラリのインポートとデータの読み込み

このチュートリアルの最初のステップは、使用するライブラリをインポートすることです。

このチュートリアルでは、4つのライブラリが必要です:

• Pandas: データセットの読み込みと操作
• sklearn.model_selection: トレーニングデータとテストデータの分割
• Tensorflow: ニューラルネットワークの構築と実行
• matplotlib: 予測結果の可視化

以下のようにインポートされます:

import pandas as pdfrom...

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