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通訊員?田宏遠?唐?誠?蒲萬通?王?政

將機器學習算法引入頁巖氣的解釋評價參數計算，相當于借助AI來識別油氣藏。日前，中國石化經緯公司西南測控公司技術研發團隊在國內首創“基于機器學習算法的頁巖氣評價參數計算模型”，獲取巖石礦物含量、有機碳、孔隙度、密度、含氣量等參數，累計支撐200余口頁巖氣井測試選層。 

四川盆地及周緣地區是我國海相頁巖氣勘探開發的主戰場，由于頁巖氣儲層的巖性、物性、含氣性等特征與常規油氣藏相比有明顯的不同，頁巖評價參數主要依賴測井或實驗室資料，為隨鉆評價帶來了難題。而且迫于頁巖氣開發的降本增效壓力，大量頁巖氣水平井的測井項目少甚至不測井，導致甜點評價參數匱乏，無法滿足測試選層需求。

如何將人工智能技術與油氣田開發有效結合，借助AI使有限的測錄井參數得到充分利用，讓復雜問題在機器學習和深度學習方法下獲得最優求解和突破？西南測控公司“基于機器學習算法的頁巖氣評價參數計算模型”，使這一想法成為現實。

機器學習算法是人工智能的核心，它涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。機器學習算法就是訓練計算機使之模擬人類的學習行為，從大量的數據中學習到相關的規律和邏輯，然后利用學習來的規律進行分類或預測未知事物，完成較人腦更高效、更準確的判斷和決策，在處理非結構化數據、大數據量數據的利用、解決大規模變量等方面顯示出獨特的優勢。

西南測控公司研發團隊在對機器學習算法進行調研的基礎上，優選適合的算法，把氣測錄井、地質錄井、元素錄井、地化錄井、能譜錄井、隨鉆伽馬等測錄井數據作為數據源，建立了支持向量機、多元自適應回歸樣條、神經網絡算法等多種基于機器學習算法的頁巖參數計算模型，并制訂形成了頁巖氣儲層甜點的隨鉆評價分類標準，其中“基于XRF元素錄井隨鉆中獲取頁巖TOC參數的方法”和“一種錄井作業中隨鉆評價巖層孔隙性的方法”獲國家發明專利。

該成果在頁巖氣勘探開發中得到應用，200余口井的應用結果顯示“基于機器學習算法形成的頁巖評價參數計算模型”與其他方法實測結果趨勢吻合性好、誤差小,能為頁巖氣井提供重要的評價參數，不僅能夠隨鉆獲得巖石密度、有機碳、巖石組分等關鍵評價參數，同時還提高了頁巖氣評價參數的計算精度，為隨鉆快速評價、壓裂設計提供了有力的技術支持。