基于大数据分析的油源对比初试——以石臼坨凸起为例  

作　　者：沈东义 

机构地区：[1]中海石油(中国)有限公司天津分公司,天津300459

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第33期69-72,共4页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：鉴于当前油源对比中存在参数应用不全及适用性难以确定的问题,以勘探成熟较高、分析资料丰富且具有多源供烃特征的石臼坨凸起为试验区,开展了基于大数据分析的油源对比研究及相关模块的开发。具体思路为:首先综合地质-地球化学方法确定已发现油气的来源和比例,以获取已知亲源关系的油源样本;然后以已知亲源关系的样本为训练对象,在数据库建立、数据预处理和降维的基础上,构建并训练油源对比算法模型;最终,优选算法模型对未参与训练的样品进行来源识别。本次研究利用162个原油和110个烃源岩抽提物测试数据,厘定了原油的来源和比例;开发程序对原油和烃源岩特征数据进行预处理和降维,在多种算法中优选了随机(无限)森林和XGBoost两个算法模型,两个算法模型的平均绝对误差(MAE)分别为0.105和0.1067,Test_MAE分别为0.0274、0.000237283,(训练)准确率分别为97.26%、99.98%,(实际)准确率分别为72.23%、69.87%。利用两个模型对5个未参与训练的原油进行来源判识,准确率达到100%。

关 键 词：大数据分析 油源对比 生物标志化合物 石臼坨凸起 机器学习 

分 类 号：G642[文化科学—高等教育学]