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  • 简介:针对现有页岩气储集层总有机碳含量预测模型存在的模型泛化能力弱、稳定性差的问题,提出了一种利用随机森林回归算法预测储集层总有机碳含量的方法。该方法使用地球物理测井提供的密度、铀含量、钍含量、自然伽马及光电吸收截面吸收指数等测井响应值作为输入,岩芯实验总有机碳含量作为输出,通过学习输入曲线与总有机碳含量的函数关系,动态预测整口井的总有机碳含量曲线。通过对焦石坝地区两口页岩气探井建模及预测可知,当随机森林中树的数量达到500时,建立的模型即可对训练样本中输入与输出的函数关系进行完全学习。通过训练结果及预测结果可知,随机森林回归方法不易发生过拟合现象,泛化能力极强,同时预测得到的曲线更为平滑,预测总有机碳含量较其他方法更为准确,有效地提高测井信息预测总有机碳含量模型的精度,对页岩气储集层评价提供帮助。

  • 标签: 页岩气 总有机碳含量 随机森林回归 机器学习
  • 简介:油砂是一种重要的非常规石油资源,目前较为常用的沥青回收方式是热碱水分离法。本文运用热碱水分离法处理了四川厚坝与内蒙古图牧吉两地的油砂样品,并对上述两地的油砂样品进行了镜下薄片观察、XRD分析以及比表面积和总孔容测定,对比分析了两者的岩性特征和油砂热碱水分离实验的数据,结果表明,油砂中黏土矿物的含量、油砂岩的胶结程度及胶结方式、油砂的砂颗粒粒径、油砂层遭受风化作用的程度等因素都会影响油砂沥青热碱水分离的效率,在设计油砂开采工艺流程时,应该综合考虑这些因素。

  • 标签: 油砂 岩性因素 热碱水分离 沥青回收