【摘 要】
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碳酸盐岩储层发育有裂缝和溶洞,具备良好的油气储集和运移条件。但由于碳酸盐岩储层具有储集空间复杂、各向异性特征显著、非均质性强等特点,使储层的岩性识别、流体性质识别、油气定量评价等方面的研究十分困难。渤海潜山BZ区块的碳酸盐岩储层属于低孔低渗储层,常规岩性识别方法耗时耗力且依赖专家经验,实际应用效果差。因此研究有效的碳酸盐岩储层岩性识别方法对开展碳酸盐岩储层测井评价和勘探开发具有现实意义和应用价值。
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碳酸盐岩储层发育有裂缝和溶洞,具备良好的油气储集和运移条件。但由于碳酸盐岩储层具有储集空间复杂、各向异性特征显著、非均质性强等特点,使储层的岩性识别、流体性质识别、油气定量评价等方面的研究十分困难。渤海潜山BZ区块的碳酸盐岩储层属于低孔低渗储层,常规岩性识别方法耗时耗力且依赖专家经验,实际应用效果差。因此研究有效的碳酸盐岩储层岩性识别方法对开展碳酸盐岩储层测井评价和勘探开发具有现实意义和应用价值。机器学习作为人工智能的热门研究领域,能为复杂碳酸盐岩岩性识别提供技术方法。本次研究基于地质、测井、录井和岩心等资料,对储层特征、四性关系进行分析,研究储层各类岩性的测井响应特征,明确了影响储层岩性的主控因素。利用交会图法开展常规岩性识别并给出判别依据,结果显示部分岩性区分不明显且无法有效划分,整体识别效果差。因此,为了提高研究区碳酸盐岩储层岩性识别准确率和效率,引入机器学习算法开展岩性识别的方法研究。通过引入皮尔逊相关性系数和Z-socre法对原始测井曲线进行相关性分析和归一化处理,选取K-means、SVM和XGBoost三种典型机器学习算法应用于研究区碳酸盐岩储层岩性识别,对比评价三种模型,结果表明:基于K-means的模型识别准确率为66.3%,算法运行简单,易于理解,需要事先确定K值;基于SVM的模型识别准确率为82.6%,改进后的模型可以处理多分类问题,模型准确率明显提高;基于XGBoost的模型采用多学习器训练样本数据,优化了排序与构建决策树的方式,模型识别准确率达到86.4%,运行速度更快。总结以上三种模型的优缺点及改进方法,考虑实际生产数据要求,提出一种基于LGWO-Light GBM的碳酸盐岩储层岩性识别模型。该模型以Light GBM为基础算法,利用嵌入莱维飞行的灰狼算法优化Light GBM框架内超参数寻优过程,并比较不同超参数组合控制下模型准确率的变化情况。实验结果表明:当模型迭代次数为400、学习率为0.4、树的最大深度为0.7、树的最大叶子数目为65时,模型性能最优,其岩性识别准确率达到91.6%,运行时间缩短至2.21s。该模型对岩性的识别分类能力更强,运行效率更快,有效解决了研究区内碳酸盐岩储层岩性识别难题。尤其是在面对实际生产应用中的大量数据情况时,该模型在识别准确率和运行效率等方面的优势更大。
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