典型文献
基于随机森林算法的低煤阶煤层气开发选区预测
文献摘要：
中国低煤阶煤层气资源丰富,且煤层气作为一种清洁能源,其开发和利用可有效地缓解我国天然气资源短缺问题,但是商业化规模开发稍显不足,亟需系统研究.煤层气高效开发的前提是有利区优选,但目前煤层气开发选区评价均涉及一定的主观人为因素,会间接影响或干扰预测效果.将黄陇煤田彬长矿区大佛寺井田低煤阶作为研究对象,以生产实际数据为基础,采用机器学习中的随机森林算法对该区煤层气开发选区做出预测.结果表明:①Pearson关联系数(PCC)分析表明含气量、灰分、煤层净厚度、构造位置、顶板厚度、渗透率、储层压力和埋深这8个煤层气产出相关参数相互独立,可用于模型建立;②随机森林算法将煤层气开发选区划分为5类不同程度的区域,其中Ⅰ类(极高)和Ⅱ类(高有利)区占整个研究区域的13.88％,主要分布在井田的中部,西部存在Ⅱ类(高有利区)分布,后续开发部署井位也可着重考虑,而井田的东南部不适于后续部署井位;③由接受者操作特征曲线(ROC)可知,一般成功率曲线与预测率曲线下的面积值(AUC)为0.961,表明随机森林模型预测精度较高,结果可靠.通过机器学习算法对煤层气开发选区进行综合预测,可规避传统算法中的人为主观因素,且具有较高的精度,可为后续非常规油气开发选区提供一定的理论参考依据.
文献关键词：
随机森林;开发选区预测;煤层气;低阶煤;黄陇煤田
中图分类号：
作者姓名：
陈跃;王丽雅;李国富;张林;杨甫;马卓远;高正
作者机构：
西安科技大学地质与环境学院,陕西西安710054;煤与煤层气共采技术国家重点实验室,山西晋城048000;陕西煤层气开发利用有限公司,陕西西安710065;自然资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室,陕西西安710021
文献出处：
引用格式：
[1]陈跃;王丽雅;李国富;张林;杨甫;马卓远;高正-.基于随机森林算法的低煤阶煤层气开发选区预测)[J].油气藏评价与开发,2022(04):596-603,616
A类：
开发选区预测
B类：
随机森林算法,低煤阶煤层,煤层气开发,煤层气资源,清洁能源,开发和利用,高效开发,有利区优选,人为因素,间接影响,干扰预测,黄陇煤田,彬长矿区,大佛寺井田,生产实际,实际数据,关联系数,PCC,含气量,灰分,顶板厚度,渗透率,储层压力,埋深,相互独立,开发部,井位,重考,东南部,适于,接受者,操作特征,功率曲线,随机森林模型,机器学习算法,传统算法,人为主观因素,非常规油气开发,低阶煤
AB值：
0.268028
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