热带海洋学报

作者：李书兆, 魏澈, 申辰, 孙国栋, 杨叶涛, 罗进华, 王教龙

单位：1.中海石油(中国)有限公司北京研究中心, 北京 100028；2.中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院, 湖北 武汉 430074；3.中海油田服务股份有限公司, 天津 300459

关键词：静力触探试验,参数预测,随机森林,支持向量回归,神经网络,

基金：国家“十四五”重大科技项目(KJZX-2022-12-XNY-0100)

海上风电平台的建设, 迫切需要利用海底的地质工程资料, 提高地质参数预测的计算效率和准确率。静力触探试验(cone penetration testing, CPT)数据具有独特优势, 在海上风电场地质参数建模中具有重要作用。传统的CPT参数预测主要采用贝叶斯、克里金插值等方法。本研究将支持向量回归、随机森林和神经网络算法引入地质参数预测领域, 融合二维地震数据的空间连续性优势和静力触探数据的垂向分辨率优势, 对南海莺歌海盆地的东方海上风电场浅部地层进行CPT参数预测与建模。利用误差直方图和验证散点图对3种方法的准确率进行比较, 结果表明, 神经网络预测结果综合性能较为优秀, 支持向量回归模型预测结果较为简单。由于随机森林方法具有截断性, 预测结果最差, 在水平方向出现了突变。本研究可以为海底地质岩土参数预测提供一种新的研究思路。

来源：2025年第4期

《热带海洋学报》期刊编辑部

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