基于不同机器学习模型的石油测井数据岩性分类对比研究

特定的计算工具帮助地质学家识别和分类油井钻探的岩石岩性,降低成本并提高工作效率。机器学习方法集成了大量信息,能够高效地实现模式识别和准确决策。文章将挪威海5口油井进行岩性分类,通过将数据随机分为训练集(70%)和测试集(30%),利用多变量测井参数数据进行训练和验证,对比多层感知器(MLP)、决策树、随机森林和XGboost等模型的应用效果。研究结果显示,XGBoost模型在数据的泛化性方面表现更佳,其准确率为95%;随机森林模型次之,准确率为94%;而多层感知机(MLP)和决策树模型表现出较好的鲁棒性,准确率分别为92%和90%。     

隆起对砂岩型铀矿成矿的控制及找矿启示

沉积盆地古隆起对油气成藏起到明显控制作用, 对砂岩型铀矿成矿的制约也不可忽视。砂岩型铀矿通常就位于盆地边缘构造斜坡带和盆地内部隆起附近。隆起对砂岩型铀矿成矿的控制具体体现在: 控制地下水补-径-排体系、控制层间氧化作用、控制沉积相带发育、伴生断裂促进物质输运以及为成矿供给铀等。中国北方沉积盆地中新生代以来经历复杂的构造活动, 盆地域内非均衡发展而多形成隆起, 因此我国铀矿找矿尤其需要重视隆起对铀成矿的控制。其中, 盆地内部找矿应重点关注被大幅抬升的隆起, 而盆地边缘构造斜坡带上找矿需重视微隆起以及基底上覆地层的褶皱。将隆起作为关键控矿要素, 优选适用的攻深找盲方法, 精细刻画盆地基底隆升形成的背斜、褶皱及伴生断裂, 可有效提高铀矿找矿效率并拓展铀矿找矿空间。