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。
简介:转变思维方式,将航磁数据改变成与化探数据相同的格式,应用多元统计分析方法建立基于物化探综合信息的区域Au找矿靶区定量预测模型。模型中航磁信息展现出优于Au元素的判别能力。以定量预测模型对全区各研究单元与已知有矿单元做相似程度判定,选择相似程度高的53个单元为一级找矿靶区(每个靶区面积25km^2),其中18个(34%)靶区内有已知矿床(点)产出,认为,其余35个(66%)预测找矿靶区应该是寻找Au矿的有利区域。此结果不但改变了传统(定性)地质研究中认为,航磁成果对Au矿找矿靶区判定效果不佳的结论,同时更加充分说明,海量数据信息中隐藏着极大的潜能,只有转变思维方式,依据大数据的观念,应用定量研究的方法(用数学的方法研究地质问题)才能将其充分地挖掘出来。
简介:CO2的地质封存技术是减少CO2向大气排放的一种有效方法。矿物封存由于储存时间长,安全性高,对CO2地质封存至关重要。本文以鄂尔多斯盆地石盒子组地层为例,利用模拟软件TOUGHREACT研究了CO2注入后,各矿物的溶解和沉淀机理,确定固碳矿物和CO2的矿物封存量;通过改变绿泥石和长石类矿物的初始含量,研究原生矿物组分对CO2矿物封存潜力的影响。结果表明,以石英、长石为主的砂岩储集层中,长石类、绿泥石和高岭石是主要的溶解矿物,铁白云石是主要的固碳矿物,原生矿物中绿泥石和长石类矿物对CO2的矿物封存量影响很大,绿泥石和长石类矿物的体积分数增加,CO2的矿物封存量也增加。
简介:以四川江安县耕地土壤为研究对象,研究耕地土壤中重金属污染状况并探讨其污染源,为污染治理提供科学依据。采用X荧光光谱法、电感耦合等离子体发射光谱法、原子荧光法,分别检测岩石、土壤样品的As和重金属元素组成。运用GIS分析功能提取出耕地土壤中As和重金属元素异常信息。结合岩石和耕地土壤样品的测试数据,对所获得的多源信息进行了综合研究。全区耕地土壤中,As、Cr、Cu、Zn、Ni无污染。Cd、Hg、Pb普遍有中度污染。污染源探讨结果表明,污染源与土壤的母岩无关。污染源很可能主要来自含Cd、Hg、Pb的工业废水、劣质化肥、农药,以及农用塑料薄膜等固体污染物等。