复杂火山岩油藏岩性智能识别及预测

作者：孔垂显,王志章,冯赫青,魏周城,刑雅文,王伟方,陈文浩,杨笑

摘要：目前火山岩油气藏正在引起广泛关注,其复杂程度超过其他油藏类型。针对二连盆地、准噶尔盆地复杂火山岩油气藏,其岩性具有复杂多变的特点,常规方法难以准确识别的问题,本文提出利用机器学习的方法对研究区岩性进行智能识别,获得了良好效果。研究中,在分析研究区火山岩储层地质特点基础上,根据取芯描述、薄片分析、成像测井等信息,分析不同岩性的测井响应特征。并根据测井信息,构造M,N两个对火山岩岩性极为敏感的参数,确定了识别岩性的8个敏感特征参数为:GR,DT,RHOB,CNL,RT,RI,M,N。根据测井特征参数和岩性标签,利用机器学习中的决策树、随机森林、梯度提升树、贝叶斯四种不同方法,建立了四种岩性识别预测模型。对不同模型进行了对比评价研究,优选出最优的随机森林岩性识别模型,岩性识别的准确率达到0.9以上,为火山岩油气藏评价奠定了基础。

发文机构：中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院 中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室 中国石油华北油田公司

关键词：复杂火山岩岩性特征机器学习智能识别Complex Volcanic RockLithological CharacteristicsMachine LearningIntelligent Recognition

分类号： P61[天文地球—矿床学]