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基于随机森林算法的陆相沉积烃源岩定量地震刻画:以东海盆地长江坳陷为例
被引量:
13
1
作者
赵峦啸
刘金水
+8 位作者
姚云霞
钟锴
麻纪强
邹采枫
陈远远
付晓伟
朱晓军
朱伟林
耿建华
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期700-715,共16页
烃源岩的定量地震刻画对于勘探开发区块的优选、盆地油气资源量的估算都具有重要意义.陆相沉积环境下的浅湖或半深湖相的烃源岩横向变化快,其空间展布需要依靠钻井约束下的反射地震进行刻画,但是其地震弹性特征与岩性和有机质含量的映...
烃源岩的定量地震刻画对于勘探开发区块的优选、盆地油气资源量的估算都具有重要意义.陆相沉积环境下的浅湖或半深湖相的烃源岩横向变化快,其空间展布需要依靠钻井约束下的反射地震进行刻画,但是其地震弹性特征与岩性和有机质含量的映射关系呈现高度非线性化,因而很难利用传统基于地震岩石物理模型驱动的烃源岩地震预测方法进行有效刻画.本文以低勘探区的东海盆地长江坳陷为例,提出了一种在数据驱动的机器学习框架下,综合利用地质约束、钻井录井、测井、地球化学和叠前地震数据进行烃源岩的定量地震刻画的工作流程.其核心思想是利用随机森林集成学习算法对小样本数据表现优异的特征,以井位处的测井弹性数据(纵波速度和密度)、岩性、地球化学标定的总有机碳含量(TOC)为样本标签数据,在地质导向约束下通过随机森林算法生成学习网络,并将该网络与叠前地震反演结果相结合,采取先预测泥岩再预测总有机碳含量的“两步走”策略,完成对烃源岩空间分布及其非均质性的定量地震刻画,并对预测结果的不确定性进行评价.测试结果显示,随机森林算法相较于其他的机器学习算法能够更准确的识别陆相沉积地层的泥岩,并比传统的利用阻抗转化方法获得更可靠的总有机碳含量预测结果.
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关键词
陆相
烃源岩
地震预测
机器学习
随机森林
岩性预测
总有机碳含量
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职称材料
题名
基于随机森林算法的陆相沉积烃源岩定量地震刻画:以东海盆地长江坳陷为例
被引量:
13
1
作者
赵峦啸
刘金水
姚云霞
钟锴
麻纪强
邹采枫
陈远远
付晓伟
朱晓军
朱伟林
耿建华
机构
同济大学海洋地质国家重点实验室
同济大学海洋资源研究中心
中海石油(中国)有限公司上海分公司
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期700-715,共16页
基金
国家重大科技专项“长江坳陷油气资源潜力评价”(ZX05027001-008)
国家自然科学基金面上项目(41874124)资助.
文摘
烃源岩的定量地震刻画对于勘探开发区块的优选、盆地油气资源量的估算都具有重要意义.陆相沉积环境下的浅湖或半深湖相的烃源岩横向变化快,其空间展布需要依靠钻井约束下的反射地震进行刻画,但是其地震弹性特征与岩性和有机质含量的映射关系呈现高度非线性化,因而很难利用传统基于地震岩石物理模型驱动的烃源岩地震预测方法进行有效刻画.本文以低勘探区的东海盆地长江坳陷为例,提出了一种在数据驱动的机器学习框架下,综合利用地质约束、钻井录井、测井、地球化学和叠前地震数据进行烃源岩的定量地震刻画的工作流程.其核心思想是利用随机森林集成学习算法对小样本数据表现优异的特征,以井位处的测井弹性数据(纵波速度和密度)、岩性、地球化学标定的总有机碳含量(TOC)为样本标签数据,在地质导向约束下通过随机森林算法生成学习网络,并将该网络与叠前地震反演结果相结合,采取先预测泥岩再预测总有机碳含量的“两步走”策略,完成对烃源岩空间分布及其非均质性的定量地震刻画,并对预测结果的不确定性进行评价.测试结果显示,随机森林算法相较于其他的机器学习算法能够更准确的识别陆相沉积地层的泥岩,并比传统的利用阻抗转化方法获得更可靠的总有机碳含量预测结果.
关键词
陆相
烃源岩
地震预测
机器学习
随机森林
岩性预测
总有机碳含量
Keywords
Lacustrine depositional environment
Source rock
Seismic prediction
Machine learning
Random forest
Lithology prediction
Organic matter content
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林算法的陆相沉积烃源岩定量地震刻画:以东海盆地长江坳陷为例
赵峦啸
刘金水
姚云霞
钟锴
麻纪强
邹采枫
陈远远
付晓伟
朱晓军
朱伟林
耿建华
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
13
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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