摘" 要： 致密砂巖儲層的評價技術(shù)既是油氣勘探開發(fā)的重點(diǎn)，也是難點(diǎn)。目前對致密砂巖儲層的儲層參數(shù)的預(yù)測與評價，依然采用傳統(tǒng)的儲層參數(shù)預(yù)測方法，結(jié)合測井曲線進(jìn)行建模，用以對滲透率、孔隙度等參數(shù)進(jìn)行擬合，主要運(yùn)用的方法有經(jīng)驗(yàn)公式、回歸分析等，其中大部分方法都是基于線性的，無法反映致密儲層特有的沉積和成巖作用所導(dǎo)致的非均質(zhì)性強(qiáng)的特點(diǎn)，無法揭示致密儲層中測井曲線與儲層參數(shù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。針對此問題，提出在傳統(tǒng)儲層參數(shù)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，對測井曲線與儲層參數(shù)的非線性關(guān)系進(jìn)行分析，挖掘更多現(xiàn)有測井信息，進(jìn)行支持向量機(jī)儲層參數(shù)預(yù)測模型的建構(gòu)，并采用粒子群算法、頭腦風(fēng)暴算法、布谷鳥算法等三種支持向量機(jī)的改進(jìn)優(yōu)化算法對模型參數(shù)進(jìn)行測試，篩選出最優(yōu)的儲層參數(shù)預(yù)測模型。將該模型應(yīng)用于研究區(qū)儲層參數(shù)預(yù)測評價中，有效提高了預(yù)測評價精度，為致密儲層精細(xì)預(yù)測評價和非常規(guī)油氣田的高效開發(fā)提供了有力的技術(shù)保障。

關(guān)鍵詞： 儲層參數(shù)； 致密砂巖； 測井曲線； 機(jī)器學(xué)習(xí)； 支持向量機(jī)； 粒子群算法

中圖分類號： TN911.1?34" " " " " " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A" " " " " " " " " " " " 文章編號： 1004?373X（2024）05?0132?07

Research on tight sandstone reservoir parameter prediction

based on improved support vector machine

XU Yingjin1， PANG Zhenyu2

（1. School of Information Engineering， East China University of Technology， Nanchang 330013， China;

2. Jiangxi Engineering Technology Research Center of Nuclear Geoscience Data Science and System， East China University of Technology， Nanchang 330013， China）

Abstract： The evaluation technology of tight sandstone reservoir is not only the focus but also the difficulty of oil and gas exploration and development. At present， the traditional methods are still adopted in the prediction and evaluation of reservoir parameters of tight sandstone reservoir. In these methods， the modeling is carried out in combination with the well logging curves， so as to fit parameters such as permeability and porosity. The main methods used are empirical formulas and regression analysis. Most of these methods are based on linearity， which fails to reflect the strong heterogeneity caused by the unique sedimentation and diagenesis of tight reservoirs and fails to reveal the complex nonlinear relationship between well logging curves and reservoir parameters in tight reservoirs. In view of the above， on the basis of the traditional reservoir parameter prediction model， the nonlinear relationship between well logging curves and reservoir parameters is analyzed and the existing well logging information is more fully explored to construct a reservoir parameter prediction model based on support vector machine （SVM）. The model parameters are tested with three improved optimization algorithms of SVM， including particle swarm optimization （PSO）， brainstorming algorithm and cuckoo search （CS） algorithm， so as to select the optimal reservoir parameter prediction model. The model improves the accuracy of prediction and evaluation effectively when it is applied to the prediction and evaluation of the parameters of the reservoir in the study area. Therefore， the proposed model can provide strong technical support for fine prediction and evaluation of tight reservoirs and efficient development of unconventional oil and gas fields.

Keyword： reservoir parameter; tight sandstone; well logging curve; machine learning; SVM; PSO algorithm

0" 引" 言

近年來，隨著能源需求的增長，石油勘探開發(fā)進(jìn)入了一個新的高峰期，致密砂巖油氣資源逐漸成為勘探開發(fā)的主戰(zhàn)場。在致密砂巖儲層復(fù)雜的地質(zhì)條件下，如何更準(zhǔn)確地預(yù)測儲層參數(shù)是提高石油勘探開發(fā)效率和效益的關(guān)鍵之一。致密砂巖儲層參數(shù)的復(fù)雜性和不確定性使得傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以準(zhǔn)確預(yù)測儲層參數(shù)。

在傳統(tǒng)和現(xiàn)代的預(yù)測方法中，常見的方法包括回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等[1]。這些方法需要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行前期處理，提取出相關(guān)的特征變量，并進(jìn)行建模和預(yù)測。然而，對于復(fù)雜的地質(zhì)條件和多變的儲層參數(shù)，這些方法往往需要耗費(fèi)大量的時間和算力成本來處理數(shù)據(jù)，且預(yù)測精度和穩(wěn)定性也難以同時得到保證。這些方法的局限性在于，需要大量的樣本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分布敏感，對于復(fù)雜的非線性問題難以進(jìn)行處理[2?5]。此外，傳統(tǒng)方法還存在著對地質(zhì)知識的依賴性較強(qiáng)，對于新的儲層參數(shù)預(yù)測往往需要重新構(gòu)建模型[6?8]。這些弊端導(dǎo)致傳統(tǒng)方法在預(yù)測致密砂巖儲層參數(shù)時的不足，難以滿足實(shí)際工程需要。

SVM是一種能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動提取特征并進(jìn)行高級別抽象的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)[9?10]。近年來，SVM技術(shù)也逐漸應(yīng)用于地球物理勘探領(lǐng)域，如地震數(shù)據(jù)處理、巖石分類和儲層預(yù)測等[11?14]，其具有無需地質(zhì)和測井曲線知識、不需要大量采樣數(shù)據(jù)、不需要繁瑣的參數(shù)調(diào)整，同時能夠全面考慮多特征，實(shí)現(xiàn)更高精度的測井曲線與儲層參數(shù)預(yù)測等優(yōu)點(diǎn)。然而，在致密砂巖儲層參數(shù)預(yù)測領(lǐng)域，SVM改進(jìn)算法的應(yīng)用仍然相對較少。

因此，本文以延長油田杏子川采油廠化子坪區(qū)長6儲層為例，開展基于改進(jìn)支持向量機(jī)致密砂巖儲層參數(shù)的預(yù)測方法研究，充分揭示致密砂巖儲層內(nèi)的非線性關(guān)系，提高儲層參數(shù)預(yù)測的精度，為石油勘探開發(fā)提供一種新的預(yù)測方法，為SVM改進(jìn)算法技術(shù)在地球物理勘探領(lǐng)域的應(yīng)用提供一定的參考和借鑒。

1" 傳統(tǒng)儲層參數(shù)預(yù)測方法

孔隙度是反映儲層物性的重要參數(shù)，孔隙度的大小是度量儲層存儲能力的重要指標(biāo)，對于測井解釋及儲層評價具有重要意義。聲波時差（AC）、密度（DEN）、補(bǔ)償中子（CN）都可用來計算地層孔隙度。目前，延長油田杏子川采油廠化子坪區(qū)長6儲層的儲層參數(shù)預(yù)測采用的是傳統(tǒng)的線性回歸法，即利用巖心分析孔隙度與聲波測井曲線之間的關(guān)系，通過統(tǒng)計回歸分析建立了孔隙度測井解釋模型。然而，延長油田杏子川采油廠化子坪區(qū)長6儲層屬于典型的致密砂巖儲層，傳統(tǒng)的線性回歸法不能很好地反映出致密砂巖儲層特有的非線性映射關(guān)系，導(dǎo)致孔隙度的預(yù)測精度不高，相關(guān)系數(shù)僅為0.432，無法滿足實(shí)際的預(yù)測需求。因此，本文引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，充分挖掘延長油田杏子川采油廠化子坪區(qū)長6致密砂巖儲層的非線性關(guān)系，探索建立更加適合研究區(qū)實(shí)際情況的機(jī)器學(xué)習(xí)模型?？紫抖群吐暡〞r差關(guān)系如圖1所示。

根據(jù)模型算出其評估參數(shù)MSE與[R2]如表1所示。

2" 支持向量機(jī)回歸預(yù)測

支持向量機(jī)（Support Vector Machine， SVM）由俄羅斯統(tǒng)計學(xué)家Vapnik等[15?16]首先提出，旨在解決小樣本、非線性及高維度等類型下的復(fù)雜問題，可以在對問題缺乏詳細(xì)認(rèn)識的情形下，對輸入的樣本經(jīng)特定的非線性映射進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，因此在國內(nèi)外的儲層參數(shù)預(yù)測方面有著廣泛的研究和應(yīng)用。SVM模型的學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，相比常規(guī)的預(yù)測方法，前者的優(yōu)點(diǎn)包括：

1） 無需對地質(zhì)及測井曲線知識作充分的掌握。

2） 不需要大量的油井巖石采樣數(shù)據(jù)。

3） 不需要進(jìn)行繁瑣的多維度參數(shù)調(diào)整。

4） 有對多特征進(jìn)行考量，能夠更加全面反映出測井曲線與儲層參數(shù)的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)更高精度的預(yù)測。

在支持向量機(jī)分類問題中，最困難的部分就是找出最優(yōu)超平面。為了處理離群點(diǎn)或噪聲數(shù)據(jù)的影響，在優(yōu)化目標(biāo)中平衡分類誤差和模型復(fù)雜度，獲取最佳準(zhǔn)確率，本文構(gòu)建儲層參數(shù)的支持向量機(jī)回歸預(yù)測模型時，引入了[ε]?不敏感損失函數(shù)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

[L（y-f（x））=0，" " y-f（x）≤εy-f（x）-ε，" " y-f（x）gt;ε] （1）

式中：[y]為樣本的真實(shí)值；[f（x）]為樣本的預(yù)測值；[ε]為不敏感參數(shù)。如果[y]與[f（x）]間的誤差絕對值≤[ε]，那么可不考量此誤差；如果[y]與[f（x）]間的誤差絕對值gt;[ε]，那么需對誤差進(jìn)行計算。

2.1" 非線性支持向量機(jī)回歸

研究發(fā)現(xiàn)，如果直接構(gòu)造回歸預(yù)測函數(shù)，會使得數(shù)據(jù)處理變得非常復(fù)雜，導(dǎo)致模型的效率不高，于是本文使用非線性映射函數(shù)[φ（xi）]將測井曲線數(shù)據(jù)從原始空間映射到模型的特征空間里，然后把該數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系，最后再構(gòu)造回歸預(yù)測函數(shù)。

在非線性情況下，回歸預(yù)測函數(shù)形式如下：

[f（x）=w?φ（x）+b] （2）

式中：[w]為超平面法向量；[φ（xi）]為非線性映射函數(shù)；[b]為閾值。

在[ε]?不敏感損失函數(shù)的基礎(chǔ)上，可以通過引入松弛變量[（ξ）]來進(jìn)一步放寬對誤差的限制，以便讓模型不斷優(yōu)化參數(shù)，在引入松弛變量[（ξ）]后，則優(yōu)化問題公式為：

[minw，b，ξ12w2+Ci=1mξi+ξ*i] （3）

約束條件為：

[i=1m（αi-α*i）=00≤αi，α*i≤C] （4）

式中：[C]為懲罰因子；[αi]為拉格朗日乘子；[α*i]為支持向量；[m]為樣本的最大編號。進(jìn)而得出非線性回歸估計函數(shù)：

[f（x）=xi∈SV（αi-α*i）K（xi，x）+b] （5）

式中：[K（xi，xj）=φ（xi）?φ（xj）]為核函數(shù)；[SV]為標(biāo)準(zhǔn)支持向量。

能夠發(fā)現(xiàn)，在求解過程中，對于非線性情況需確定3個參數(shù)：[ε]、[C]和[K（xi，xj）]。這3個參數(shù)對非線性支持向量機(jī)回歸的預(yù)測精度和推廣能力影響均不相同。

2.2" 關(guān)鍵技術(shù)

支持向量機(jī)有兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，現(xiàn)有研究主要涉及到以下兩方面：

1） 最優(yōu)超平面

當(dāng)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)可以被完全分類時，不同類中最近的兩個或多個向量（支持向量）與超平面的距離最大，那么就是最優(yōu)超平面?；谧钚〗Y(jié)構(gòu)風(fēng)險原則，本文將求最優(yōu)超平面轉(zhuǎn)變?yōu)榍蠖魏瘮?shù)最優(yōu)解，從而設(shè)計具有最大間隔的最優(yōu)超平面。

2） 非線性問題

在儲層參數(shù)預(yù)測中，大多數(shù)數(shù)據(jù)均是線性不可分的，也就是在處理測井曲線數(shù)據(jù)中是無法依靠超平面進(jìn)行區(qū)分的，為使得此問題得到解決，支持向量機(jī)引入了核空間理論，也就是依靠對非線性函數(shù)的運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)樣本由低維空間向特定高維空間映射，進(jìn)而向線性可分問題轉(zhuǎn)化，使得問題求解更加簡便，最終實(shí)現(xiàn)對樣本點(diǎn)的分隔[17]。

3" 優(yōu)化的支持向量機(jī)

在支持向量機(jī)的訓(xùn)練和預(yù)測中，損失函數(shù)參數(shù)[ε]和核函數(shù)的參數(shù)[σ]是核心問題，如何對以上參數(shù)的選擇進(jìn)行優(yōu)化是研究的熱點(diǎn)問題[18]，也是難點(diǎn)問題，傳統(tǒng)的網(wǎng)格搜索（Gird Search）在一定程度上解決了這個問題，但是需要大量的試錯實(shí)驗(yàn)才能達(dá)到令人滿意的效果。為使得實(shí)驗(yàn)更加高效，本研究進(jìn)行了預(yù)測模型的建構(gòu)，對損失函數(shù)參數(shù)、核函數(shù)參數(shù)和懲罰函數(shù)參數(shù)引入以下算法進(jìn)行優(yōu)化選擇，下面簡要介紹各種算法的基本原理、優(yōu)化步驟等。

3.1" PSO粒子群算法

粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization， PSO）是以進(jìn)化思想為基礎(chǔ)的一種算法，它能夠依靠對粒子的極值與粒子群的整體最優(yōu)解進(jìn)行比較，不斷調(diào)整速度和位置，最后得到的單個最優(yōu)極值作為整個粒子群的當(dāng)前全局最優(yōu)解[19]。

在PSO中，任一粒子均有位置和速度向量，而各個粒子在每次迭代過程中都是有規(guī)律的，各個粒子按照公式（6）來變換速度和位置，直到找到最優(yōu)解為止。粒子群優(yōu)化算法流程如圖2所示。

[vi+1=ωvi+c1r1（pi-xi）+c2r2（pg-xi）xi+1=xi+vi+1] （6）

式中：[v]為速度；[x]為位置；[ω]為慣性權(quán)值；[c1]和[c2]為加速系數(shù)，分別表示個體認(rèn)知因子和社會經(jīng)驗(yàn)因子；[r1]和[r2]是隨機(jī)數(shù)，用于引入隨機(jī)性；[pi]是第[i]個粒子歷史上的最佳位置（個體最優(yōu)解）；[pg]是整個粒子群歷史上的最佳位置（全局最優(yōu)解）。

3.2" BSO頭腦風(fēng)暴算法

頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法是由史玉回專家等[20]提出的，是一種基于蜂群智能的優(yōu)化算法，其主要運(yùn)用聚類思想，通過局部最優(yōu)逐步實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)，在尋找一種新穎前衛(wèi)的思維方法時，收集連續(xù)更新的最優(yōu)解，以變異算法達(dá)到算法的全局最優(yōu)，適用于解決具有多個局部最優(yōu)解和高維度輸入?yún)?shù)的問題。

3.3" CSO布谷鳥算法

布谷鳥搜索（Cuckoo Search）是基于啟發(fā)式搜索的優(yōu)化算法，由劍橋大學(xué)的教授楊新社和S.戴布等[21]提出，布谷鳥尋找鳥巢下蛋的過程則類似在特定空間中尋找解，只要不被宿主鳥發(fā)現(xiàn)就是好的鳥巢，鳥巢的好壞直接反映解的好壞。位置更新的方式對算法的收斂速度有著一定影響，具體算法如下所示。

布谷鳥算法的邏輯如下：

1：目標(biāo)函數(shù)[f（x）]，[x=x1，x2，…，xdT]

2：產(chǎn)生[n]個寄主的初始種群[xi]

3：while （[t]lt;MaxGeneration） or （stop criterion） do

4：隨機(jī)選取一布谷鳥

5：經(jīng)Levy飛行產(chǎn)生一解

6：對解的質(zhì)量或目標(biāo)函數(shù)值[fi]進(jìn)行評估

7：在[n]個巢中，隨機(jī)選擇一個（假設(shè)為[j]）

8： if" [figt;fj] then

9：用解[i]代替[j]

10：end if

11：拋棄一部分（[pa]）糟糕的巢

12：由式（1）進(jìn)行計算，獲得新巢的解

13：保存最佳的解（或者高質(zhì)量解的巢）

14：排列解，找出最佳

15：更新[t←t+1]

16：end while

17：總結(jié)處理與可視化

break

相關(guān)研究表明，依靠萊維飛行（Levy Flight）能夠獲取全局最優(yōu)解，而不會出現(xiàn)局部最優(yōu)解的困境，且它和布谷鳥算法能夠有效配合。

4" 優(yōu)化支持向量機(jī)的模型效果

本文利用延長油田杏子川采油廠化子坪區(qū)長6儲層的原始測井曲線數(shù)據(jù)與巖心物性分析數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行訓(xùn)練、測試評估。

4.1" 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先將屬于儲層參數(shù)的巖心分析孔隙度和滲透率作為目標(biāo)數(shù)據(jù)列，根據(jù)文獻(xiàn)[22?24]，初選出全波聲波時差（AC）、自然伽馬（GR）、裸眼井徑（CAL）、自然電位（SP）、泥質(zhì)含量（SH）、普通視電阻率（RT）作為輸入特征參數(shù)，利用主成分分析（PCA）進(jìn)行降維處理，計算各個字段因子方差貢獻(xiàn)率，其貢獻(xiàn)率結(jié)果如表2所示，最終優(yōu)選出因子貢獻(xiàn)率前四位的主成分因子：AC、GR、SP、RT作為模型的輸入特征參數(shù)。

4.2" 支持向量機(jī)模型構(gòu)建及測試結(jié)果

4.2.1" 模型的構(gòu)建

測井?dāng)?shù)據(jù)結(jié)果見圖3～圖5。

由圖3、圖4可知：相鄰樣本之間，孔隙度與滲透率的波動較大，呈現(xiàn)明顯非線性關(guān)系，適宜采用支持向量機(jī)的辦法對問題進(jìn)行求解。

由圖5可知，輸入特征參數(shù)的分布差異較大，故本文首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行Min?Max標(biāo)準(zhǔn)化處理，將其數(shù)值轉(zhuǎn)換到0～1區(qū)間。

本文將含2 625個樣本的數(shù)據(jù)集按8∶2的比例劃分為訓(xùn)練集、測試集。

首先用相同的參數(shù)（懲罰參數(shù)[C]=500，核參數(shù)[σ]=0.01，損失函數(shù)參數(shù)[ε]=0.3）分別測試，線性核函數(shù)（Linear Kernel Function）、高斯徑向基核函數(shù)（Radial Basis Kernel Function）、Sigmoid核函數(shù)（Sigmoid Kernel Function）這三種不同核函數(shù)對輸入?yún)?shù)（AC、GR、SP、RT）和孔隙度進(jìn)行擬合回歸，結(jié)果如表3所示（poly核函數(shù)在測試運(yùn)行時，升維操作導(dǎo)致維度過高，在運(yùn)行中出現(xiàn)超時的問題，故不考慮）。

結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)和表3，本文決定采用高斯徑向基核函數(shù)進(jìn)行后續(xù)實(shí)驗(yàn)。

4.2.2" 粒子群算法對支持向量機(jī)的參數(shù)調(diào)試

在向量機(jī)優(yōu)化領(lǐng)域，主流優(yōu)選PSO算法，以此求懲罰函數(shù)參數(shù)[C]和核函數(shù)參數(shù)[σ]，所有粒子根據(jù)粒子群的極端情況來調(diào)整其速度和位置，據(jù)此思路，本文利用PSO算法求出了長6區(qū)的SVM模型所需最優(yōu)參數(shù)，如圖6所示，具體數(shù)據(jù)如下：

Best Regressor： SVR（[C]=2 528.0， degree=3， epsilon=1e-2， gamma=0.574 717 060 884 4， [ε]=0.30， kernel='rbf'， max_iter=-1， shrinking=True， tol=0.001）

對孔隙度擬合程度如圖7所示。

根據(jù)模型算出其評估參數(shù)MSE與[R2]，如表4所示。

4.2.3" BSO頭腦風(fēng)暴算法對支持向量機(jī)的參數(shù)調(diào)試

頭腦風(fēng)暴算法的基本流程：通過不斷的自適應(yīng)迭代更新想法（idea）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，經(jīng)過調(diào)試結(jié)果如圖8所示，選出最佳的參數(shù)如下：

Best Regressor： SVR（[C]=1 559.0， degree=3， epsilon=1e-2， gamma=1.669 804 527 553 0， [ε]=0.51， kernel='rbf'， max_iter=-1， shrinking=True， tol=0.001）

對孔隙度擬合程度如圖9所示。

根據(jù)模型算出其評估參數(shù)MSE與[R2]，如表5所示。

4.2.4" CSO布谷鳥算法對支持向量機(jī)的參數(shù)調(diào)試

本文依靠萊維飛行能夠獲取全局最優(yōu)解，經(jīng)過布谷鳥算法的多層迭代如圖10所示，最后得出研究區(qū)的支持向量機(jī)最佳參數(shù)如下：

Best Regressor： SVR（[C]=4 681.0， degree=3， epsilon=1e-2， gamma=0.086 005 140 926 4， [ε]=0.17， kernel='rbf'， max_iter=-1， shrinking=True， tol=0.001）

對孔隙度擬合效果如圖11所示。

根據(jù)模型算出其評估參數(shù)MSE與[R2]，如表6所示。

5" 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文旨在探索PSO、BSO、CSO三種優(yōu)化算法對SVM在儲層參數(shù)預(yù)測中的效果。由上述數(shù)據(jù)可以看出，本文改進(jìn)后三種支持向量機(jī)（PSO_SVM、BSO_SVM、CSO_SVM）相比傳統(tǒng)儲層參數(shù)預(yù)測（Routine）方式，均方誤差（MSE）降低了10.52、8.08、8.37，如圖12所示。擬合度[R2]分別高出0.501、0.362、0.415，如圖13所示。

由圖12、圖13可知，對于研究區(qū)長6儲層而言，PSO_SVM模型在研究區(qū)致密砂巖儲層預(yù)測中產(chǎn)生了較強(qiáng)的適應(yīng)性，相對誤差較小，精度高達(dá)0.933，且運(yùn)行速度快，然而此模型在實(shí)際調(diào)參過程中，如何設(shè)置慣性因子，找到合適的數(shù)值是提高模型精確度的關(guān)鍵因素。BSO_SVM和CSO_SVM模型的預(yù)測精度均優(yōu)于傳統(tǒng)線性回歸模型，但比PSO_SVM模型效果差，仍具有優(yōu)化空間，實(shí)際應(yīng)用仍然需要學(xué)者們進(jìn)一步深入優(yōu)化。

6" 結(jié)" 論

本文研究發(fā)現(xiàn)，利用PSO算法改進(jìn)的SVM模型，對比傳統(tǒng)儲層參數(shù)預(yù)測模型和BSO、PSO改進(jìn)的SVM模型，均有較大的提升，其在研究區(qū)儲層參數(shù)預(yù)測中的預(yù)測精度高、應(yīng)用效果好，有效提高了研究區(qū)致密砂巖儲層參數(shù)預(yù)測的精度，為研究區(qū)的儲層精細(xì)評價提供技術(shù)支撐，為研究區(qū)致密砂巖的石油開發(fā)貢獻(xiàn)了新的理論基礎(chǔ)方向。

注：本文通訊作者為龐振宇。

參考文獻(xiàn)

[1] LIU Y Y， MA X H， ZHANG X W， et al. A deep?learning?based prediction method of the estimated ultimate recovery （EUR） of shale gas wells [J]. Petroleum science， 2021， 18（5）： 1450?1464.

[2] JIANG R， JI Z， MO W， et al. A novel method of deep learning for shear velocity prediction in a tight sandstone reservoir [J]. Energies， 2022， 15（19）： 7016.

[3] ZHAO F， HU X， WANG L， et al. A reinforcement learning brain storm optimization algorithm （BSO） with learning mechanism [J]. Knowledge?based systems， 2022， 235： 107645.

[4] ZHAO L， QIN X， ZHANG J， et al. An effective reservoir parameter for seismic characterization of organic shale reservoir [J]. Surveys in geophysics， 2018， 39（3）： 509?541.

[5] SIRCAR A， YADAV K， RAYAVARAPU K， et al. Application of machine learning and artificial intelligence in oil and gas industry [J]. Petroleum research， 2021， 6（4）： 379?391.

[6] 魏佳明.機(jī)器學(xué)習(xí)在儲層參數(shù)預(yù)測中的應(yīng)用研究[D].西安：西安石油大學(xué)，2019.

[7] 史長林，魏莉，張劍，等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的儲層預(yù)測方法[J].油氣地質(zhì)與采收率，2022，29（1）：90?97.

[8] CHENG S， QIN Q D， CHEN J F， et al. Brain storm optimization algorithm： A review [J]. Artificial intelligence review， 2016， 46（4）： 445?458.

[9] 張森悅，譚文安，王楠，等.基于布谷鳥搜索算法參數(shù)優(yōu)化的組合核極限學(xué)習(xí)機(jī)[J].吉林大學(xué)學(xué)報（理學(xué)版），2019，57（5）：1185?1192.

[10] 何思露，韓堅(jiān)華.基于布谷鳥搜索算法的SVR參數(shù)選擇[J].華南師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2014，46（6）：33?39.

[11] 王作乾，范子菲，張興陽，等.2021年度全球油氣開發(fā)現(xiàn)狀、形勢及啟示[J].石油勘探與開發(fā)，2022，49（5）：1045?1060.

[12] 程超，李培彥，陳雁，等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的儲層測井評價研究進(jìn)展[J].地球物理學(xué)進(jìn)展，2022，37（1）：164?177.

[13] 程冰潔，徐天吉，羅詩藝，等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的深層頁巖有利儲集層預(yù)測方法及實(shí)踐[J].石油勘探與開發(fā)，2022，49（5）：918?928.

[14] TEMKENG S D， FOFACK A D. A Markov?switching dynamic regression analysis of the asymmetries related to the determinants of US crude oil production between 1982 and 2019 [J]. Petroleum science， 2021， 18（2）： 679?686.

[15] ALI B. Integration of impacts on water， air， land， and cost towards sustainable petroleum oil production in Alberta， Canada [J]. Resources， 2020， 9（6）： 62.

[16] DURAND?LASSERVE O. Modeling world oil market questions： An economic perspective [J]. Energy policy， 2021， 159： 112606.

[17] 王言飛.機(jī)器學(xué)習(xí)在孔隙度預(yù)測中的應(yīng)用研究[D].東營：中國石油大學(xué)（華東），2020.

[18] 吳靜.致密氣儲層測井綜合評價方法研究[D].北京：中國地質(zhì)大學(xué)（北京），2019.

[19] 宋歌.基于機(jī)器學(xué)習(xí)勘探資源評價方法的應(yīng)用[J].計算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)，2020，46（20）：46?47.

[20] 陳博.多核學(xué)習(xí)在儲層建模中的應(yīng)用研究[D].西安：西安石油大學(xué)，2019.

[21] 路萍，王浩辰，高春云，等.致密砂巖儲層滲透率預(yù)測技術(shù)研究進(jìn)展[J].地球物理學(xué)進(jìn)展，2022，37（6）：2428?2438.

[22] 邵蓉波，肖立志，廖廣志，等.基于遷移學(xué)習(xí)的地球物理測井儲層參數(shù)預(yù)測方法研究[J].地球物理學(xué)報，2022，65（2）：796?808.

[23] 李小東.基于測井?dāng)?shù)據(jù)的儲層參數(shù)預(yù)測[D].大慶：東北石油大學(xué)，2021.

[24] 韓博華，王飛，劉倩茹，等.測井儲層分類評價方法研究進(jìn)展綜述[J].地球物理學(xué)進(jìn)展，2021，36（5）：1966?1974.

[25] 謝云菲.機(jī)器學(xué)習(xí)在頁巖油測井評價中的應(yīng)用[D].武漢：華中科技大學(xué)，2020.