基于机器学习的地下温度预测方法研究现状

摘要

地下温度预测是地热资源高效开发与可持续利用的关键环节。传统预测方法受限于复杂地质数据的非线性特征和多源信息融合难题，难以满足精准化需求。机器学习算法凭借其强大的数据挖掘与非线性建模能力，为地下温度预测提供了新思路。笔者系统综述了机器学习在地下温度预测中的研究进展，重点分析了神经网络及其变体算法在多源数据融合、间接地温计优化中的应用效果，对比了不同算法的预测精度与适应性。研究表明，神经网络、聚类分析等创新方法显著提升了深层地热储层温度预测的可靠性。然而，现有研究仍面临时空动态特征缺失、模型泛化能力不足等挑战。笔者进一步提出融合时空序列分析、迁移学习与三维地质建模的优化路径，为地热资源勘探开发提供理论与技术参考。

关键词

地热资源 / 热储温度 / 地温预测 / 机器学习