基于Stacking算法集成学习的页岩油储层总有机碳含量评价方法

总有机碳含量(TOC)是页岩油储层评价的重要参数,而传统总有机碳含量测井评价方法精度较低且普适性较差,机器学习模型在一定程度上提高了总有机碳含量预测精度,但结果存在不稳定性。为了进一步提高页岩油储层总有机碳含量预测精度,基于有机质岩石物理特征和不同总有机碳含量测井响应特征的深入分析,优选出深侧向电阻率、声波时差、补偿中子和密度测井曲线作为总有机碳含量的敏感测井响应,并将其作为输入特征,以岩心分析总有机碳含量作为期望输出值,分别建立了决策树模型、支持向量回归机模型、BP(Back Propagation)神经网络模型,并建立了以决策树模型为基模型、支持向量回归机模型为元模型的Stacking算法集成学习模型。利用B油田A区块的岩心样本数据和实际井数据对不同模型预测总有机碳含量结果进行了验证,结果表明,基于Stacking算法的集成学习模型的总有机碳含量预测精度最高,相较于决策树模型、支持向量回归机模型、BP神经网络模型和改进的ΔlgR法,预测精度有较大提高。因此,基于Stacking算法的集成学习模型为该研究区最有效的总有机碳含量计算方法,这为准确地评估页岩油储层的生烃潜力、确保页岩油储层的高效开采及资源利用奠定了基础。

碳含量对船体钢耐蚀性的影响

通过干湿循环腐蚀试验模拟热带海洋大气环境,采用光学显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射、动电位极化曲线、阻抗谱测试等表征手段,研究了不同碳含量对船体钢耐蚀性的影响。结果表明,降碳会减少钢中珠光体含量,使腐蚀产物中具有稳定结构的α-FeOOH的比例增加,从而提高基体的电位,并使得腐蚀产物膜层电阻和电荷转移电阻增大,形成粘附性好、稳定、致密的锈层,表现出良好的耐蚀性。

宁夏黄土区典型坡面表层土壤有机碳含量的空间变化特征及尺度效应

【目的】定量认识土壤有机碳(SOC)含量在坡面上的空间异质性及尺度效应,探索“由点及面”估算坡面平均SOC含量的精确便捷途径,为细致刻画坡面土壤资源状况、全面理解生态系统碳循环、制定土壤高质量管理方案提供科学基础。【方法】在宁夏半干旱黄土丘陵区,选择3个相邻的由退耕还林工程形成的典型坡面,从坡顶向坡脚设置连续样点,调查各样点的土地利用、植被特征、立地条件及表层(0^20 cm)SOC含量,分析其坡向差异、坡位变化;以“离坡顶的水平距离或相对距离”为自变量,以表层SOC含量的顺坡滑动平均值为因变量,定量描述坡面尺度效应;再以坡面上任一样点表层SOC含量与坡面平均值的比值为因变量,实现由“点”到“面”的尺度上推。【结果】研究区表层SOC含量存在明显的坡向差异、坡位变化、尺度效应。表层SOC含量的坡面平均值在南坡(7.60 g·kg^(-1))最高,东坡(6.42 g·kg^(-1))次之,西坡(5.65 g·kg^(-1))最低,其坡位间变幅在东坡(15.95 g·kg^(-1))最大,其次为西坡(11.34 g·kg^(-1)),最小为南坡(9.72 g·kg^(-1)),说明东坡的坡面效应最强,其次为西坡,南坡最弱。东坡、西坡、南坡表层SOC含量的坡位变化大致相同,均由坡顶向下逐渐减小,至离坡顶水平距离200、150、280 m(相对距离0.73、0.45、0.76)后趋于稳定,主要与坡面“上部为自然状态的坡地+林草植被+恢复年限长、下部为人工梯田+林农植被+扰动频繁”的空间格局有关。在东坡、西坡、南坡上,距坡顶水平距离每增加100 m,SOC含量的滑动平均值分别变化-3.40、-2.50、-1.51 g·kg^(-1);距坡顶相对距离每增加0.1,SOC含量的滑动平均值分别变化-0.96、-0.75、-0.55 g·kg^(-1)。构建3个坡向不同坡位样点表层SOC含量与坡面平均值的比值随离坡顶水平距离或相对距离增加而变化的数量关系(R^(2)>0.7,P<0.001),籍此可由坡面上任一样点表层SOC含量精确便捷地估算坡面平均值。将所有位点数据融合得出,离坡顶相对距离0.4的位点表层SOC含量最接近坡面平均值。【结论】半干旱黄土丘陵区坡面表层SOC含量沿坡从上至下基本呈先减小后稳定的变化,与土地利用类型、植被类型、恢复年限的坡面分布格局有关。以顺坡(相对)水平坡长增加为尺度变量可较好地定量刻画表层SOC含量的坡面变化特征及尺度效应,藉此可实现坡面表层SOC含量平均值的精确便捷推算。

基于多测井参数的陆相页岩储层总有机碳含量预测:以和尚塬地区延长组长7段为例

总有机碳含量(Total Organic Carbon,TOC)是评价页岩油气潜力的关键参数,利用测井数据预测TOC,能刻画整段储层的TOC变化,对于明确地质-工程“甜点”意义重大.和尚塬地区延长组长7段陆相页岩由于沉积环境频繁交替变化,页岩层系内大量发育粉砂质泥岩条带.针对岩性非均质性强的特点,将页岩储层细分为页岩和粉砂质泥岩两种岩性,分别建立TOC预测模型.在比较现有方法的基础上,结合研究区的测井资料实际,选用△lg R改进法和机器逐步回归学习法分岩性建立预测模型.经过实测数据的精度检验,机器逐步回归学习法的预测精度更高.通过对单井预测值与实测值的误差分析,印证了细分岩性机器逐步回归学习预测模型的可靠性,证明该方法对预测以常规测井为主的陆相泥页岩TOC是有效的.在此基础上,应用该方法对研究区101口井长7段泥页岩进行预测,获得了TOC的空间展布.

不同植被恢复类型下土壤碳含量对光伏组件遮阴的响应

【目的】探究云南石漠化脆弱区光伏场区不同植被恢复类型下,土壤微生物量碳(MBC)、可浸提有机碳(EOC)及总碳(TC)含量对光伏组件遮阴的响应特征,以期为石漠化脆弱区光伏电站退化土地生态恢复中的植被选型优化提供科学依据。【方法】2021年10月,在云南省昆明市东川光伏电站内,选取黄金菊(Euryops pectinatu)和红花檵木(Loropetalum chinense var.rubrum)2种人工建植植被样地,分别在每个样地的光伏板间(IP)、前檐(FP)、后檐(RP)、板下(UP)设置4个平行采样带,并以未受电站建设干扰的场外草地(以黄茅(Heteropogon contortus)为优势物种群落)样地作为对照(CK),测定2种植被恢复类型下光伏场区不同位置的光照强度以及表层(0~20 cm)的土壤温度、土壤碳(TC、MBC、EOC)含量以及土壤理化性质(pH、电导率、含水量),并分析光照强度、土壤温度、土壤碳含量以及土壤理化性质间的相关性。【结果】光伏场区不同位置的光照强度在07:00-19:00差异明显,且光照强度由大到小表现为对照>板间>前檐>后檐>板下,其中对照、后檐及板下位置的光照强度日变化均呈单峰变化,而板间和前檐位置的日变化均呈双峰变化趋势。场外的土壤温度明显高于光伏场区内,光伏场区不同位置的土壤温度差异较小。植被类型和光伏场区不同位置的光照异质性对土壤碳含量均有显著影响。在黄金菊样地,场区不同位置的土壤微生物量碳含量均较对照显著升高,其中前檐位置的土壤微生物量碳含量最高;在红花檵木样地,除了板间位置的土壤微生物量碳含量较对照显著降低外,其他位置均显著升高。2种植被恢复类型下不同位置土壤pH与对照无显著差异,土壤含水量和电导率均显著高于对照。相关性分析结果表明,光照强度与土壤微生物量碳含量和土壤含水量呈显著负相关,与可浸提有机碳含量、电导率、土壤温度呈显著正相关;土壤含水量与土壤可浸提有机碳和总碳含量均呈显著负相关(P<0.05)。【结论】在石漠化脆弱区的光伏场区,光伏组件遮阴与植被恢复均有利于提高土壤微生物量碳含量,但对可浸提有机碳和总碳含量的影响有一定差异,其中黄金菊样地的土壤可浸提有机碳和总碳含量明显高于对照。若短期内想达到较好的恢复效果,应优先选用黄金菊进行植被恢复。

碳含量对18Mn18Cr0.44N钢高温拉伸性能的影响

采用Gleeble-1500热模拟试验机对含碳量(质量分数,下同)为0.025%和0.160%的18Mn18Cr0.44N钢进行高温拉伸试验,研究了不同温度(950~1250℃)下钢的断面收缩率和抗拉强度。结果表明:(1)碳含量影响18Mn18Cr0.44N钢的高温塑性,1号钢的断面收缩率随温度升高而升高,2号钢的断面收缩率随温度升高呈“V”形变化;2号钢在1025~1100℃温度范围内的塑性较低,断面收缩率仅为28%~33%,其原因主要是晶界残留的析出相脱落形成少量孔洞,孔洞在变形过程中成为裂纹,也可能是析出相固溶区域的元素偏析所致,应避免在该温度区间热加工,以防止零件开裂。(2)随着变形温度的升高,两种钢的抗拉强度均降低;当碳含量从0.025%增加至0.160%时,钢的抗拉强度随温度升高而增加的幅度减小。

不同碳含量铸态316L不锈钢的组织和性能研究

利用真空感应熔炼制备了不同碳含量的316 L铸态合金。利用化学分析方法分析了合金的化学成分,利用扫描电镜观察了合金的铸态微观组织,利用显微硬度仪测量了合金的维氏硬度。研究发现,合金的铸态组织由奥氏体和铁素体组成,随合金中的碳含量增加,合金铸态组织中的铁素体含量增加,合金的硬度显著增加。

基于机器学习的总有机碳含量测井预测方法对比研究

川中中二叠统茅口组一段发育岩性复杂、纵向变化大,总有机碳含量预测影响因素多、难度大,探索最适合该地区总有机碳含量预测的高精确度预测方法尤为重要。基于皮尔逊相关系数矩阵进行了总有机碳含量预测敏感参数选取,利用多层前馈神经网络、支持向量机和XGBoost算法这3种机器学习方法进行建模,并与常规ΔlogR法计算总有机碳含量的结果进行对比分析。结果表明:应用敏感特征挖掘方法优选出了与总有机碳含量相关性高的自然伽马、电阻率、声波时差、补偿密度、补偿中子测井数据作为输入特征;建立了检验精度R^(2)=0.6248的Δlog R法计算模型、R^(2)=0.8144的BP神经网络预测模型、R^(2)=0.7029的支持向量机预测模型及R^(2)=0.9370的XGBoost预测模型。实际应用效果分析显示,常规的ΔlogR法计算总有机碳含量精确度效果不佳,达不到预期效果;XGBoost预测模型预测值与实测值大小吻合最好、可靠性最高。该研究建立、对比优选出了预测精度高、泛化能力强的总有机碳含量预测模型,为研究区复杂碳酸盐岩总有机碳含量预测提供了有效的方法。

金沙江上游与其他流域典型植被碳含量差异性探究

摸清植被碳含量本底信息是估算金沙江上游植被碳储量的基础。结合实地调查和文献分析,对比分析金沙江上游的主要植被类型碳含量与其他流域的差异,并对差异性原因进行了探讨。结果表明:同一树种碳含量在不同流域地区之间存在一定差异,金沙江上游除马尾松外,其他树种的碳含量普遍高于其他地区。金沙江上游地区独特的海拔、气温、光照、降水、土壤条件、地形地貌、人类活动、生态系统等多重因素对金沙江上游地区植被碳含量有着非常重要的影响。研究成果可为金沙江上游植被碳储量估算、固碳增汇优势物种选择提供参考。

土壤源热泵夏季制冷对土壤碳含量影响的实验研究

通过搭建土壤源热泵夏季制冷向土壤输送热量实验台,使土壤温度升高,当土壤热扩散半径为1m、2m时,取1m、2m处土样测单位质量土壤有机碳含量、总碳含量和无机碳含量,分别与对照组即同时间段且没有人为加热自然状态下的土壤样品的有机碳含量、总碳含量和无机碳含量做对比,得出土壤作为空调冷源温度升高时土壤碳含量下降、且对土壤有机碳含量的影响比对土壤无机碳含量的影响显著的结论。

碳含量对超细晶WC-12%Co硬质合金组织及性能的影响

经混料、压形、热等静压烧结制备了8组不同碳含量的WC-12%Co硬质合金,采用金相显微镜、扫描电镜、硬度计、电子万能力学试验机分析了碳含量对合金微观组织及力学性能的影响。结果表明:碳含量为5.26%~5.42%的WC-12%Co硬质合金处于WC+γ二相区;当碳含量小于等于5.22%时,合金出现絮状、针状脱碳相;当碳含量大于等于5.46%时,合金出现黑色絮状的渗碳相,伴有粗晶、粗晶聚集及钴偏析现象。随着碳含量逐渐增加,WC晶粒逐渐长大,结晶趋于完整,晶粒边缘趋于平直化,晶界变得更加清晰,当碳含量达到5.54%时,WC晶粒边缘出现圆角。碳含量为5.26%~5.42%的合金处于WC、Co二相区,综合力学性能较优,硬度维持在1 777~1 695 kg/mm^(2),抗弯强度为3 357~3 290 MPa。

湖滨绿洲土壤有机碳含量的支持向量机估算模型

【目的】利用高光谱数据快速估算土壤有机碳含量,为干旱区湖滨绿洲合理开发土地资源提供科学依据。【方法】以新疆博斯腾湖北岸湖滨绿洲为研究区,将实测的土壤有机碳含量数据与高光谱数据相结合,对原始光谱进行SG平滑(SavitzkyGolay smoothing,SG)、连续统去除(Continuum Removal,CR)、连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)预处理,采用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选特征波段;应用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型估算土壤有机碳含量。【结果】(1)研究区土壤有机碳含量为0.69~50.32 g/kg,平均值为14.15 g/kg,标准差为9.51 g/kg,呈中等变异性,变异系数为67.20%。(2)土壤原始光谱反射率在350~750 nm,光谱反射率呈上升趋势,在750~2150 nm,光谱反射率呈相对平稳趋势,在2150~2500 nm,光谱反射率逐渐下降;连续小波变换对土壤原始光谱预处理后随着分解尺度的增加,光谱局部特征明显,吸收峰和反射峰越来越平滑;采用连续投影算法筛选的光谱特征波段集中于350~952 nm、1007~1742 nm、2082~2381 nm,且特征波段仅占可见光-近红外光谱波段的0.30%。(3)连续小波变换结合连续投影算法构建的SVM模型,其训练集和验证集分别R^(2)=0.76,RMSE=4.78和R^(2)=0.94,RMSE=3.30,RPD=2.50。【结论】CWT-SPA-SVM可有效估算研究区土壤有机碳含量。

封闭体系下烃源岩热模拟实验固体渣样总有机碳含量异常成因及意义

自然演化条件下,烃源岩总有机碳(TOC)含量通常随着成熟度的增加而持续降低;但在封闭体系热模拟实验的晚期阶段,固体渣样的TOC呈现“不减反增”的异常现象。基于银根—额济纳旗盆地中生界湖相烃源岩样品的热模拟实验等相关测试资料,分析TOC异常变化成因,探讨了其地球化学意义。研究认为,造成这种异常现象的原因与原油二次裂解有关。由于热模拟为封闭体系,早期生成的原油因无法排出而滞留在反应釜内,随着热模拟温度的增加,原油开始大规模裂解,原油转化成气态烃的同时产生焦沥青,“不可溶”的焦沥青附着在固体渣样上导致TOC增大。该研究还建立了一种确定不同类型烃源岩所生油裂解气主生气门限的方法,即基于封闭热模拟实验固体渣样的TOC变化曲线来确定油裂解气主生气门限,因为焦沥青的大量生成会导致固体渣样TOC的增加,也是原油开始大规模裂解生气的重要标志。这种方法解决了现有方法的不足,如在厘定主生气门限时存在不可避免的人为误差、无法对混源油开展更为深入研究等。

影响镍钴粉中碳含量测定的因素探究

本文主要研究了影响测定镍钴粉中碳含量的因素。碳含量是镍钴粉(俗称黑粉)测定的一个重要指标,利用红外碳硫分析仪建立测定黑粉中碳含量的方法。实验确定了红外碳硫仪测定条件、积分分析时间和分析功率等,考察助熔剂的选择及用量以确定熔融条件,对样品测试粒度、烘干时间、称样量也进行了实验。结果表明,合适的样品粒度、适宜的实验条件可以得到较好的检测结果。通过测定11次试样空白得方法检出限为0.0031,选取两个试样进行精密度实验,计算标准偏差试样A为0.0044%,B为0.6092%,相对标准偏差A为0.0256%,B为0.0172%。选取同一样品采用红外碳硫仪和碳氢氮元素分析仪两种仪器,分别检测7次求均值和标准偏差,取置信水平α=0.05,自由度为6,查t值表,计算值小于临界值,两种方法检测碳含量无显著性差异,采用红外碳硫仪检测镍钴粉中碳含量结果满意。本方法操作简便快速,可完成样品的快速定量分析,满足黑粉中碳含量的检测和鉴定需求,对于快速增长的废旧锂离子电池回收制黑粉的进出口贸易检测、鉴别及监管具有重要意义。

助熔剂对钢铁中碳含量测定的影响探究

通过实验优化了CS-444(HF-400)的测试过程,分别探讨了助熔剂用量、助熔剂种类及助熔剂样品的放置情况对钢铁中碳含量测试的影响。结果表明,助熔剂为钨铁混合助熔剂,组成为1.2 g钨粒+0.5 g铁,采用助熔剂与样品均匀混合的放置条件,得出的结果准确性和重复性满足要求。由此可得出结论,在相同的测试条件下,样品的燃烧反应完全,测试结果准确、经济、合理,并且可以为钢铁中相关碳含量的测试过程提供参考。

电火花直读光谱法测定合金钢中碳含量不确定度评定

基于标准JJF 1059.1—2012《测量不确定度评定与表示》与GB/T 4336—2016《碳素钢和中低合金钢多元素含量的测定火花放电原子发射光谱法(常规法)》,分析直读光谱仪测量合金钢中碳的不确定度的来源,然后建立数学模型,计算得出检测结果中碳含量的不确定度,并且针对两个影响显著的因素提出了改进意见。

太阳浅层页岩气田有机碳含量预测及其影响因素分析

在自生自储的非常规页岩气藏中,储层差异性在宏观层面上变化不明显,甜点识别困难。为解决开发时期水平井钻井过程优质储层识别及评价难度大的问题,基于有机质作为页岩气的物质基础,富有机质层的识别是优质储层识别与评价的关键前提,通过分析页岩有机碳含量(TOC)的测井响应特征,发现自然伽马能谱铀曲线、体积密度曲线与TOC具有较好的正相关关系,二者多元拟合可准确定量连续表征TOC。利用钍铀比反映古沉积水深、生物成因硅含量反映古生产力,TOC分布特征明显受控于二者。借助地层元素在测井、录井上的共通性,进而利用随钻录井资料识别富有机质层,发现XRF元素录井中m(Si)/m(Si+Al+Fe)、m(Ni)/m(Al)、m(Mo)/m(Al)等也可较好地反映单井内部生物成因硅含量、古氧化还原环境的相对变化,与TOC变化趋势一致,该特征对水平井钻探目标导向优化具有较好应用效果,可用于指导同类型页岩气藏开发实施。

川西南地区筇竹寺组页岩气储层有机碳含量测井评价方法

川西南筇竹寺组页岩气有机质受演化程度、矿物组分、地层水矿化度等综合地质因素影响,储层对象相对川南龙马溪组更复杂,测井评价时如直接采用类似龙马溪组的计算模型并不完全适用。本文重点对较常用的5种模型进行重新研究,结果表明:在有机碳计算时,总伽马与无铀伽马多元拟合法效果最佳,且相对误差小。从实际应用效果看,上述方法可操作性强,评价精度高,为深入研究区筇竹寺组页岩气储层有机碳含量提供了有效的技术手段。

铝电解炭渣中碳含量测定方法的改进

参照铝电解质中氧化铝浓度测定方法,通过试验建立了用氯化铝溶解氟化盐,灼烧称重的方法进行测定铝电解炭渣中碳含量的检测方法。经过与高频红外碳分析法测定结果比对验证,此方法准确、可靠、经济,能有效指导铝电解生产。

中高碳钢碳含量稳定性控制生产实践

结合中高碳钢生产特点,通过对炼钢冶炼过程全流程分析,找出影响碳含量波动的影响因素,识别出关键工艺控制点,制定了控制转炉终点氧含量、降低出钢温度、减少连铸增碳、稳定班组操作差异等措施,实现中高碳钢碳含量的稳定控制,为炼钢厂生产高质量产品奠定了基础,也为炼钢生产成本降低作出了积极贡献。