<aside> <img src="/icons/condense_yellow.svg" alt="/icons/condense_yellow.svg" width="40px" /> Python | R | 水力电导率 | 物理 | 达西流 | 神经算子 | 土壤 | 三维 | 静态 | 交互式 | 模拟 | 流体 | 模型 | 浅水 | 平流 | 流量 | 河流 | 蒸发散
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📜水力电导率机器学习预测土壤特性变化 | 📜三维体达西流静态和交互式模拟
📜Python蒸发散物理问题(微积分-线性代数-拉普拉斯和傅立叶变换)
pie title 语言分比
"Python":90
"R":50
"C++":30
pie title 内容分比
"物理":90
"水文学":80
"水力电导率":70
"数学":50
"机器学习":40
"土壤蒸发散":50
"河流流量":60
"算法":10
由于材料的渗透性，不同的物质可以穿过它们。它允许气体、液体和磁场的移动。然而，流体渗透性是水文学、土壤力学和石油工程的主要关注点。这调节液体通过多孔材料的流动。了解流体渗透性很重要。它允许开发有效的过滤器，预测地下水运动，并增强石油开采。
达西定律描述了流体通过多孔材料的流动。这是与渗透性相关的基本概念。在许多领域，达西定律都具有重要意义。它提供了有关材料特性、流体动力学和地质过程的信息。虽然渗透性有好处，但也有缺点。由于渗透性因材料而异，并且取决于温度和压力等变量，因此很难预测和适当调节。此外，由于渗透性物质的复杂性和众多元素的相互作用，准确的测量和计算经常带来困难，需要先进的实验和计算技术。
从井中提取岩心数据后，这些数据会被带到实验室进行分析。沿着取回的岩心样本的长度，会进行一系列测量。其中两个是孔隙度和渗透率，这两者都是岩石物理分析的关键组成部分。
孔隙度是渗透率的关键控制因素，孔隙越大，储层流体Py流过的通道就越宽。测井工具不能直接测量渗透率，因此必须通过与来自同一油田或油井的岩心数据的关系或根据经验导出的方程来推断。
一种常用方法是绘制孔隙度（线性标度）与渗透率（对数标度）的关系图，并观察趋势。由此，可以将回归应用于孔隙度渗透率（孔隙度-渗透率）交会图以得出一个方程，该方程随后可用于根据任何井中计算出的孔隙度预测连续渗透率。
在本文中，我将介绍如何使用 Python 中的两种方法进行孔隙度-渗透率回归。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
在分析岩心板时，会不定期地进行有限数量的测量。在某些情况下，可能无法进行测量，例如在非常紧密（渗透性低）的部分。因此，我们可以告诉 pandas 加载任何缺失值。
core_data = pd.read_csv("Data/CORE.csv", na_values=' ')