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陆相页岩气资源评价中人工智能算法的探索——以苏北盆地溱潼凹陷为例

发布时间:2021-02-13 22:24
  将下扬子区苏北盆地溱潼凹陷作为示范区,探讨了人工智能该如何进行页岩气资源评价的问题。给出了可采用的运算方法的组合设计,针对工区陆相页岩气资源评价参数进行了全过程的示范操作:用变形结构分区的方法在平面上将溱潼凹陷分成14个样品区,用模糊数学的方法对定性参数进行定量、半定量取值打分,用因子分析方法对平面上14个样品区进行了单层评价;以平面上14个样品区单层评价为基础,给出了14个样品区5个页岩气目的层在垂向上的叠合评价。为了解决叠合评价时样品区各单层数据的等价性,引入全零值和分级值进行评价、排优。这种针对页岩气资源评价的定性、定量和多层混合问题进行定量综合评价的组合运算方法,可以被开发页岩气资源人工智能评价系统所借鉴。 

【文章来源】:物探与化探. 2018,42(01)北大核心

【文章页数】:8 页

【部分图文】:

陆相页岩气资源评价中人工智能算法的探索——以苏北盆地溱潼凹陷为例


页岩气资源评价算法设计流程

平面图,溱潼凹陷,变形结构,平面


物探与化探42卷据[13],揭示与页岩气相关的复杂构造盆地沉积埋藏史、构造演化史和热演化史。盆地尺度变形结构分区的客观依据有三个来源:地球物理综合剖面和高精度地震剖面、钻孔数据和盆地周边造山带露头的实测数据(包括地质构造和地球化学研究的结果)[14]。通过变形结构的研究可知,溱潼凹陷变形结构格局是由NNW的箕状断陷及其伴生的断隆与NEE向断裂带、EW向断裂带组成;由一组NEE向同生断裂构成箕状断陷断阶带,界线明确;斜坡带与深凹带并没有严格的界线,由两组破裂结构面交切形成网格状(图2)。溱潼凹陷存在4条NEE向构造带,作为Ⅱ级构造单元,经5条EW向断裂分隔,可以在研究区范围内划分出14个Ⅲ级含油气构造单元(图2、表1)。在变形结构分区的基础上,把每个区带作为一个样品,可以针对提炼出的页岩气评价参数进行模糊数学取值[12]。图2溱潼凹陷变形结构分区平面示意表1溱潼凹陷变形结构分区和评价样品区位置断坡带断垒带断堑带断阶带北断区唐刘断坡1练家断垒2中北断区茅山断坡3沭庄断垒4溪南断堑5中断区吴堡断坡6边城断垒7储家断堑8草舍断阶9中南断区华垛断垒10港南断堑11洲城断阶12南断区郭村断堑13姜庄断阶142.2页岩气资源评价参数的模糊数学取值对页岩气资源评价参数的选择,借鉴了2014年国土资源部发布的《页岩气资源/储量计算与评价技术规范》。《规范》指出:页岩气储量综合评价是对储量规模、储量丰度、产能、埋藏深度、物性、有机碳含量、热演化程度、脆性矿物含量等储量品值的分类和评价。由于研究区内虽然常规油气勘探程度很高,但页岩气勘探程度当前只能定为“未发现原地可采页岩气资源量”级别,因此,将评价参数名称中的“储量”用“资源量”替换,表示勘探程度级别较低。选定?

剖面图,溱潼凹陷,变形结构,剖面


物探与化探42卷图3溱潼凹陷S-S'剖面变形结构剖面示意单层的模糊评价预测。进行单层的模糊评价预测时,把模糊取值法获得的样本总体,使用R型因子分析方法可以获得较客观的评价预测结果。R型因子分析方法将原始数据矩阵经过正交旋转得到方差贡献最大的主因子矩阵(表3),减少了综合评价时参数的数目。参数之间相关性不好的样本总体要取4、5个主因子才能使累积方差贡献达70%~80%。为了最大程度地反映样本总体的信息量,我们在评价中取了6个因子使累积方差达90%左右,这样能反映样本总体90%的信息量,以6个主因子作为主成份进行模糊综合评价的运算。苏北盆地溱潼凹陷阜宁组二段以灰黑色、黑色泥岩为主,中下部夹薄层泥灰岩、鲕灰岩、生物碎屑灰岩和油页岩,平均泥岩厚度131.87m,暗色泥岩主要分布在凹陷深凹带,是苏北盆地陆相烃源岩中有希望最先取得页岩气突破的优质烃源岩。对其进行分区评价的具体步骤为:1)评价对象因素集的确定:取正交因子解中方差贡献最大的6个主因子作为主成份,组成评价对象的因素集F,F={F1,F2,…,F6}(表3)。对应的方差贡献值组成向量A:A={a1,a2,…,a6}。2)建立评价集B:B={“页岩气富集条件好的隶属度值”}。3)建立各因素评价结果的模糊集合:首先,根据主成份的参数值(即表3的值,其中样品15、16、17分别是全零值、全中值、全优值),将17个样品进行倒序排队,形成评分矩阵D={dij},然后,将评分矩阵D={dij}转化为模糊矩阵R={rij}。4)评价结果:将主成份的方差贡献作为权值,加权求和转换为综合评价集B(表4),相当于作矩阵乘法B=B×A。表3溱潼凹陷阜二段评价时主因子得分矩阵样品区号主因子F1F2F3F4F5F61-1.21-0.09-

【参考文献】:
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本文编号:3032665

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