极限学习机在黏土矿物分析中的应用

白烨, 曹乃文, 邱庆良. 极限学习机在黏土矿物分析中的应用[J]. 地质与资源, 2021, 30(4): 505-511. doi: 10.13686/j.cnki.dzyzy.2021.04.014
引用本文: 白烨, 曹乃文, 邱庆良. 极限学习机在黏土矿物分析中的应用[J]. 地质与资源, 2021, 30(4): 505-511. doi: 10.13686/j.cnki.dzyzy.2021.04.014
BAI Ye, CAO Nai-wen, QIU Qing-liang. APPLICATION OF EXTREME LEARNING MACHINE IN ANALYSIS OF CLAY MINERALS[J]. Geology and Resources, 2021, 30(4): 505-511. doi: 10.13686/j.cnki.dzyzy.2021.04.014
Citation: BAI Ye, CAO Nai-wen, QIU Qing-liang. APPLICATION OF EXTREME LEARNING MACHINE IN ANALYSIS OF CLAY MINERALS[J]. Geology and Resources, 2021, 30(4): 505-511. doi: 10.13686/j.cnki.dzyzy.2021.04.014

极限学习机在黏土矿物分析中的应用

  • 基金项目:
    国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发——鄂尔多斯盆地大型低渗透岩性地层油气藏开发示范工程”(2011ZX05044)
详细信息
    作者简介: 白烨(1983-), 男, 博士, 高级工程师, 主要从事地质定量分析及应用研究, 通信地址 息量吉林省长春市二道区东盛大街2752号, E-mail//176838900@qq.com
  • 中图分类号: P631.8

APPLICATION OF EXTREME LEARNING MACHINE IN ANALYSIS OF CLAY MINERALS

  • 对鄂尔多斯盆地苏里格北部上古生界盒8段低渗透储层研究发现,成岩作用是控制气藏分布的主要因素之一,而黏土矿物又影响着成岩作用类型及强度,在成岩作用划分中具有重要指示作用.本研究尝试利用自然伽马能谱测井结合神经网络(极限学习机)准确计算储层中黏土矿物含量,为全井自动成岩作用识别提供支撑.在黏土矿物分析过程中,为避免测井信息受岩石骨架颗粒成分差异的影响,针对研究区沉积的岩屑砂岩和岩屑石英砂岩分别建立黏土矿物分析神经网络,提高计算精度.神经网络采用了参数不易陷入局部最优的极限学习机,保证了分析结果的速度和稳定性.在此基础上,利用苏里格北部地区上古生界盒8段15个X衍射分析样本,将分岩性计算结果与及未分岩性分析结果进行比较,证明了方法的有效性.

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  • 图 1  ELM拓扑结构图

    Figure 1. 

    图 2  研究区位置及井位图

    Figure 2. 

    图 3  鄂尔多斯盆地苏里格地区盒8段黏土矿物扫描电镜图像

    Figure 3. 

    图 4  ELM计算值与X衍射黏土矿物含量交会图

    Figure 4. 

    图 5  苏53井盒8段黏土矿物含量解释图

    Figure 5. 

    表 1  不同黏土矿物及岩性自然伽马能谱测井特征对照表

    Table 1.  Comparison of natural gamma-ray spectral logging characteristics by clay minerals and lithology

    放射性元素 岩屑石英砂岩 岩屑砂岩 高岭石 蒙脱石 伊利石 绿泥石
    Th/10-6 7.16 8.28 6~19 0.8~2 10~25 0~8
    K/% 1.41 1.74 0~0.5 0~1.5 3.51~8.31 0~0.3
    Th/K 5.07 4.75 11~30 3.7~8.7 1.7~3.5 11~30
    U/10-6 1.6 1.56 4.4~7 4.3~7.7 8.7~12.4 17.4~36.2
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    表 2  黏土矿物计算结果对照表

    Table 2.  Comparison of clay mineral calculation results

    井名 深度/m 绿泥石 高岭石 伊利石+伊/蒙混层
    实测 未分岩性 分岩性 实测 未分岩性 分岩性 实测 未分岩性 分岩性
    苏74 3237.92 0.49 0.92 0.7 0.07 1.2 0 0.07 0.11 0.02
    苏77 3148.89 2.01 3.1 1.43 0.57 0.8 0.6 0.56 0.98 0.07
    苏77 3152.46 7.69 6.52 5.57 1.48 3.32 2.39 2.72 4.67 2.58
    召23 3064.39 2.48 3.77 3.61 1.69 2.32 0.53 0.61 1.2 0.37
    召23 3071.17 22.2 25.68 22.12 6.8 6.56 6.96 3.44 4.3 3.54
    召36 3090.06 6.66 4.8 8.1 5.57 4.35 3.59 3.6 5.02 3.59
    召36 3098.93 3.89 4.2 3.32 0.85 1.56 1.22 0.81 1.08 0.99
    召36 3101.6 1.48 2.36 1.78 0.45 0.8 0.6 0.2 0.51 0.77
    召48 2908.69 8.64 8.87 8.41 1.8 2.65 2.39 3.28 4.56 3.16
    召51 2817.28 0 0.31 0 0.03 1.03 0.27 0.03 0.22 0.12
    苏53 3318.35 8.32 9.68 5.37 0 0.52 0.39 1.2 1.31 1.07
    苏53 3321.53 0.96 1.18 1.09 0 0.85 0 0.23 0.62 0.45
    苏53 3323.07 1.35 1.96 1.81 0 0.74 0 0.26 0.31 0.26
    苏53 3346.06 4.07 5.65 3.15 0.4 1.23 0.03 0.53 0.78 0.58
    苏53 3347.55 3.41 4.66 2.71 0.4 0.85 0 0.89 0.02 0
    含量单位:%.
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出版历程
收稿日期:  2020-06-08
修回日期:  2020-07-24
刊出日期:  2021-08-25

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