基于随机森林算法的泥页岩岩相测井识别
王民
杨金路
王鑫
李进步
徐亮
言语
中国石油大学深层油气重点实验室,山东青岛 266580;中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛 266580
摘要：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.
关键词：随机森林机器学习测井岩相识别泥页岩
分类号：P618.13(矿床学)
资助基金：国家自然科学基金(Nos.42072147)国家自然科学基金(41922015)
论文发表日期：2023-01-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 130-142 )
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