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基于机器学习的致密砂岩储层成岩相测井识别:以川中地区沙溪庙组一段为例
1
作者
曹脊翔
陈思源
+4 位作者
肖柏夷
杨曦冉
罗莹莹
陈宏
吴丰
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第21期8858-8870,共13页
川中地区金秋气田—天府气区沙溪庙组沙一段致密砂岩储层成岩相复杂,给储层评价与天然气勘探开发造成了较大困扰,但传统成岩相识别方法准确率低、对专业人员依赖性强、耗时长,急需准确率高、成本低、速度快的成岩相识别方法。首先,基于...
川中地区金秋气田—天府气区沙溪庙组沙一段致密砂岩储层成岩相复杂,给储层评价与天然气勘探开发造成了较大困扰,但传统成岩相识别方法准确率低、对专业人员依赖性强、耗时长,急需准确率高、成本低、速度快的成岩相识别方法。首先,基于铸体薄片鉴定数据,通过组分三端元图确定了致密砂岩岩性,结合图像处理技术确定了孔隙、胶结物的类型与比例,并划分了致密砂岩成岩相。然后,对岩心划分成岩相数据对应的1019个深度测井数据进行了分布范围、中位数、均匀性、偏斜性等特征分析,通过标准化将6条测井数据转换到了0~1范围,通过合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)处理数据不均衡问题。最后,选取传统机器学习算法和集成学习算法中的10种方法模型训练与性能对比。研究发现,集成学习算法(特别是极端随机树算法)在成岩相识别中表现最佳,其准确率和F_(1)分数均高于传统机器学习算法,显著提高了识别精度与稳定性。利用构建的极端随机树算法模型对JQ8井的成岩相进行预测验证,验证了该方法的可行性,为致密砂岩成岩相的研究提供了有效的技术手段和参考。
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关键词
成岩相
沙溪庙组
特征分析
集成学习
机器学习
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题名
基于机器学习的致密砂岩储层成岩相测井识别:以川中地区沙溪庙组一段为例
1
作者
曹脊翔
陈思源
肖柏夷
杨曦冉
罗莹莹
陈宏
吴丰
机构
中石油西南
油气田
分
公司
致密
油气
项目部
西南石油大学计算机与软件学院
西南石油大学地球科学与
技术
学院
四川兆虹油气田技术有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第21期8858-8870,共13页
基金
四川省重点研发计划(重大科技专项)(2020YFSY0039)
国家自然科学基金区域创新发展联合基金(U20A20266)
中国石油-西南石油大学创新联合体科技合作项目(2020CX030103)。
文摘
川中地区金秋气田—天府气区沙溪庙组沙一段致密砂岩储层成岩相复杂,给储层评价与天然气勘探开发造成了较大困扰,但传统成岩相识别方法准确率低、对专业人员依赖性强、耗时长,急需准确率高、成本低、速度快的成岩相识别方法。首先,基于铸体薄片鉴定数据,通过组分三端元图确定了致密砂岩岩性,结合图像处理技术确定了孔隙、胶结物的类型与比例,并划分了致密砂岩成岩相。然后,对岩心划分成岩相数据对应的1019个深度测井数据进行了分布范围、中位数、均匀性、偏斜性等特征分析,通过标准化将6条测井数据转换到了0~1范围,通过合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)处理数据不均衡问题。最后,选取传统机器学习算法和集成学习算法中的10种方法模型训练与性能对比。研究发现,集成学习算法(特别是极端随机树算法)在成岩相识别中表现最佳,其准确率和F_(1)分数均高于传统机器学习算法,显著提高了识别精度与稳定性。利用构建的极端随机树算法模型对JQ8井的成岩相进行预测验证,验证了该方法的可行性,为致密砂岩成岩相的研究提供了有效的技术手段和参考。
关键词
成岩相
沙溪庙组
特征分析
集成学习
机器学习
Keywords
diagenetic facies
Shaximiao Formation
feature analysis
ensemble learning
machine learning
分类号
TE19 [石油与天然气工程—油气勘探]
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作者
出处
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被引量
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1
基于机器学习的致密砂岩储层成岩相测井识别:以川中地区沙溪庙组一段为例
曹脊翔
陈思源
肖柏夷
杨曦冉
罗莹莹
陈宏
吴丰
《科学技术与工程》
北大核心
2025
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