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地球科学|王民等:基于随机森林算法的泥页岩岩相测井识别

日期: 来源:地球科学编辑部收集编辑:王民等

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泥页岩岩相识别是页岩油空间分布及勘探目标预测的一项重要工作,受地层非均质性及测井信息冗余的制约,基于测井响应方程的岩相识别十分困难.本文建立了一种基于随机森林算法的岩相识别模型,使用SHAP方法量化测井参数重要性.结果表明:随机森林算法可以很好地识别泥页岩岩相,其准确率高于支持向量机、KNN和XGBoost,并且对数据集中岩相类别不均衡的分类问题更加有效;对模型识别岩相最重要的前3项测井参数是自然电位、井径和声波时差;该模型可快速识别单井岩相,再根据总孔隙度、游离烃S1、TOC等参数可确定有利岩相类型,进而确定研究区有利岩相分布,为后续“甜点”预测提供依据.
随机森林算法能够很好的拟合测井数据与岩相间的非线性映射关系,在泥页岩岩相识别中有很好的应用前景,结论如下:
(1)随机森林算法可以很好地识别泥页岩岩相,其准确率要高于支持向量机、KNN和XGBoost,并且对数据集中岩相类别不均衡的分类问题更加有效.
(2)运用SHAP模型量化不同测井参数对模型识别岩相的重要性,重要性由高到低为自然电位、井径、声波时差、自然伽马、浅侧向电阻率、深侧向电阻率、补偿中子和密度.
(3)运用随机森林算法岩相识别模型开展研究区岩相测井预测,进一步结合总孔隙度、游离烃S1、TOC等确定出有利岩相类型,进而确定研究区有利岩相分布,为有利区“甜点”预测提供依据.

图 1  松辽盆地某凹陷A段泥页岩矿物组成分布

图 2 松辽盆地某凹陷A段有利岩相分布

文章刊登在《地球科学》第48卷第1期

王民, 杨金路, 王鑫, 李进步, 徐亮, 言语, 2023. 基于随机森林算法的泥页岩岩相测井识别. 地球科学, 48(1): 130-142. doi: 10.3799/dqkx.2022.181

Wang Min, Yang Jinlu, Wang Xin, Li Jinbu, Xu Liang, Yan Yu, 2023. Identification of Shale Lithofacies by Well Logs Based on Random Forest Algorithm. Earth Science, 48(1): 130-142. doi: 10.3799/dqkx.2022.181

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