基于烃源岩地化参数评价页岩油运聚规律

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选取鄂尔多斯盆地安塞地区长7段地层烃源岩为研究对象,利用总有机碳含量测试、岩石热解和色谱质谱等技术,深入探讨页岩油在运移和聚集过程中的差异化特征。结果显示:研究区不同烃源岩生烃潜力差异较大,其中,页岩的生烃能力最强,泥质砂岩的生烃潜力最弱。泥质砂岩中游离烃含量较高是由于其接受了外来的游离烃。不同岩性中页岩油的地球化学参数分布具有差异性,其中泥质砂岩富含饱和烃组分,非烃/沥青质组分较少,而页岩和泥岩则富含非烃/沥青质组分,饱和烃组分较少。原油性质和源储厚度及物性对页岩油的排运聚对页岩油运聚具有较强的影响。小
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机器学习是一种通用的数据驱动分析方法,也是一个重要的油气大数据分析利用手段。油气勘探开发作为具有悠久历史和庞大数据基础的重要领域,具有很大的数据挖掘潜力。利用油气田大数据分析技术可以帮助决策者进行投资分析、风险评估、生产优化,带来巨大的经济效益。机器学习方法早已被研究人员尝试应用于油气领域相关研究,随着机器学习算法的发展,许多应用场景被不断提出,但针对具体场景的通用方案仍在探索中。笔者从最基本原理着手介绍了机器学习的建模过程,梳理了用于油气田大数据分析的3类主要机器学习方法的发展历史,结合油气田大数据的特
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