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：60年代以来,非平衡态热力学与非平衡态统计力学取得突飞猛进的发展,并很快向其它科学领域渗透。它将物理学、化学、生物学、地质学、宇宙科学、人体科学、生理学、病理学等连接起来,填平了自然科学与社会科学之间的鸿沟。耗散结构理论就是在这样的背景下建立与发展起来的。在1967年召开的第一届“理论物理与生

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。