基于Kmeans–LightGBM算法的页岩含气量预测及其在筇-中国地质

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基于Kmeans–LightGBM算法的页岩含气量预测及其在筇

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研究背景与问题

在当前能源结构转型的大背景下，页岩气的开发成为我国非常规油气资源的重要发展方向。含气量是评价页岩气资源潜力的关键参数，准确预测含气量对于指导页岩气的勘探与开发具有重要的实际意义。然而，由于页岩地层的复杂性以及含气性测量的困难，含气量的预测一直面临挑战。传统的含气量预测方法往往依赖于经验判断，预测精度和效率较低。因此，研究一种新的含气量预测方法，对于推动页岩气资源的合理开发利用具有显著意义。

研究方法

本研究以四川盆地筇竹寺组页岩为例，结合页岩实测含气性数据和测井解释数据，提出了一种基于K均值聚类算法（Kmeans）和轻量级梯度提升机算法（LightGBM）的含气量预测模型。首先，利用Kmeans算法对样本数据进行聚类，形成多个具有相似特征的数据子集，然后针对每个子集分别应用LightGBM算法进行含气量预测。这种方法结合了Kmeans算法的聚类特性和LightGBM算法的预测能力，有望提高预测的准确性和泛化能力。

核心结果

通过实际应用，本研究构建的含气量预测模型在筇竹寺组页岩中取得了良好的预测效果。对比传统方法，该模型在预测准确率、计算速度和模型稳定性方面均表现优异。具体表现为：预测准确率提高了约10%，计算速度提升了约30%，且模型对异常数据的抗干扰能力显著增强。这些结果表明，所提出的Kmeans–LightGBM算法在页岩含气量预测中具有广阔的应用前景。

结论与意义

本研究提出的Kmeans–LightGBM算法在页岩含气量预测方面具有较高的准确性和实用性，为页岩气资源的勘探开发提供了新的技术手段。该方法不仅适用于筇竹寺组页岩，也可推广至其他含气层位的含气量预测。此外，该研究为后续相关领域的研究提供了有益的参考和借鉴。总之，本研究对于推动我国页岩气资源的可持续开发和利用具有重要意义。

文章来源：《中国地质》网址: http://www.ddhszzs.cn/qikandaodu/2026/0707/332.html