西南测控AI模型助力页岩气开发

　　中化新网讯 日前，中石化经纬公司西南测控公司技术研发团队在国内首创 “基于机器学习算法的页岩气评价参数计算模型”，可获取岩石矿物含量、有机碳、孔隙度、密度、含气量等参数，截至目前已累计支撑200余口页岩气井测试选层。

　　四川盆地及周缘地区是我国海相页岩气勘探开发的主战场。由于页岩气储层的岩性、物性、含气性等特征与常规油气藏相比有明显不同，页岩评价参数主要依赖测井或实验室资料，为随钻评价带来难题。而且迫于降本增效压力，大量页岩气水平井测井项目很少，导致甜点评价参数匮乏，无法满足测试选层需求。

　　该公司相关负责人表示，将机器学习算法引入页岩气的解释评价参数计算，相当于借助人工智能(AI)技术来识别油气藏。西南测控公司研发团队在对机器学习算法进行调研的基础上，优选适合的算法，把气测录井、地质录井、元素录井、地化录井、能谱录井、随钻伽马等测录井数据作为数据源，建立了支持向量机、多元自适应回归样条、神经网络算法等多种基于机器学习算法的页岩参数计算模型，并制订形成了页岩气储层甜点的随钻评价分类标准。其中，研发团队制订的“基于XRF元素录井随钻中获取页岩TOC参数的方法”和“一种录井作业中随钻评价岩层孔隙性的方法”获国家发明专利。

　　据介绍，该公司“基于机器学习算法的页岩气评价参数计算模型”成果在页岩气勘探开发中得到成功应用，200余口井的应用结果显示：该成果不仅能够随钻获得岩石密度、有机碳、岩石组分等关键评价参数，同时提高了页岩气评价参数的计算精度，为随钻快速评价、压裂设计提供了有力的技术支持。