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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:花岗岩成因与壳幔作用有着密切的联系,花岗岩成分不单来源于地壳,还有地幔物质的参与,不同程度的壳幔混合可形成类型多样的花岗质岩石.本文简要总结了在俯冲作用、底侵作用、拆沉作用及地幔柱活动过程中花岗质岩浆的形成,并对此类花岗岩的岩石学及地球化学特征进行了描述.鉴于此,可初步判断花岗岩的形成是否与壳幔相互作用有关,但还没有一种统一的模式能对其进行有效的解释.

  • 标签: 花岗岩 俯冲作用 底侵作用 混合 壳-幔作用