圈闭评价是以油气成藏理论为依据,对圈闭地质等级、含油气性、资源量可靠性、勘探经济性等影响勘探效益的要素进行评价,优选出可以预探的圈闭目标并进行精细描述,进而提出预探井部署设计意见。圈闭地质评价是在分析单项成藏地质条件的基础上,揭示圈闭地质条件的优劣性。作为圈闭评价流程中至关重要的一个环节,圈闭地质评价结果的科学合理性和正确性直接影响到勘探决策的准确性。目前,圈闭地质评价方法一般采用定性描述或半定量评价,评价过程中需要专家经验的指导,具有一定的主观性。此外,在实际勘探过程中,圈闭所在勘探区的地质条件具有差异性,圈闭地质条件相关的勘探数据获取周期长,勘探资料丰富程度不一致,这些对圈闭地质评价工作的开展带来了一些挑战,影响圈闭地质评价结果的客观性和准确性,难以满足油气勘探决策的工作要求,进而也会影响油田项目工作进展。本文在结合圈闭地质评价实际需求的基础上,对圈闭地质评价的选题背景和研究意义进行分析。通过文献资料调研,学习圈闭地质评价相关的石油地质专业知识、工作内容及评价方法。针对现有圈闭地质评价方法存在的局限性,本文面向圈闭地质评价的研究需求,以数据为驱动,提出基于机器学习的圈闭地质评价方法。将油气勘探过程中积累的圈闭相关成果数据作为数据基础,基于油气成藏理论,采用机器学习方法展开圈闭地质评价相关实验研究。本文主要研究内容包括以下几点:1.基于聚类的相似圈闭样本集构建方法研究。针对不同圈闭样本在成藏地质条件上的空间相似性,利用K-Prototypes聚类方法将圈闭原始样本集划分为不同的样本子集,为圈闭地质评价提供准确可靠的样本支持。2.基于相关-灰色关联分析的圈闭地质评价指标体系构建方法研究。基于油气成藏理论和指标体系构建原则,采用相关性分析和熵权优化的灰色关联分析方法,分别从独立性和显著性两个方面对圈闭地质特征进行有效性筛选,构建圈闭地质评价指标体系。3.基于机器学习的圈闭地质评价模型构建方法研究。结合机器学习中的BP神经网络、SVM方法,对经过指标筛选的相似圈闭样本集构建评价模型,针对传统算法的不足,采用遗传算法对传统模型进行优化,构建GA-BP和GA-SVM评价模型。基于以上实验,实现圈闭地质等级评价的研究目标。通过实验分析可以验证,基于经过相似样本划分和评价指标筛选后构建的相似圈闭样本集,利用机器学习算法构建的圈闭地质评价模型可以实现圈闭地质等级的分类评价,具有良好的应用效果。基于上述理论和实验过程,设计并实现了圈闭地质评价原型系统。以上实验结果表明该研究具有一定的可行性和应用价值。