新疆ジュンガル盆地の北西部に位置するマーフー油田は、世界最大級の礫岩油田の一つであり、埋蔵量は10億トン規模に達しています。しかし、油田の貯留層物性は劣悪で、非均質性が強く、石油・ガス資源の効率的な開発に大きな課題をもたらしています。石油・ガス資源の高効率開発の鍵は、産業的価値のある貯留層、すなわち油・ガス生産能力が高く、開発コストが低い領域を正確に識別することにあります。ジュンガル盆地マーフー凹陷の石油・ガス貯留層評価の複雑性に対処するため、本研究では集成アルゴリズムに基づく石油・ガス貯留層価値予測モデルOGRV（Oil and Gas Reservoir Value）を提案しました。研究ではまずマーフー凹陷の地質特性と油・ガス探査の現状を詳細に分析し、その後、ランダムフォレスト（RF）、長短期記憶ネットワーク（LSTM）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を融合した集成アルゴリズムを構築し、貯留層評価の正確性と汎化能力を向上させました。具体的実施段階では、体系的な前処理と特徴工学を通じて重要な特徴パラメータを抽出し、さらに分野の専門家知識を組み合わせて、炭化水素湿潤比、炭化水素平衡比、炭化水素特徴比などの次元拡張特徴を構築しました。加えて、スライディングウィンドウ技術を導入して深さに伴う特徴の変化傾向を追跡し、類似井のカテゴリ情報を事前知識として用いてモデルの予測能力を強化しました。最終的に異なるモデルの利点を集成することで、高精度かつ頑健な貯留層評価アルゴリズムを構築し、マーフー凹陷における産業価値のある貯留層を効果的に識別できます。テストセットにおけるF1スコア、精度、AUCはそれぞれ0.8470、0.7725、0.7810に達しました。研究はさらにモデルの解釈性を深く探求し、地質学者にモデルの意思決定メカニズムを説明し、石油・ガス探査・開発分野でのより賢明な意思決定を支援することを目的としています。

貯留層予測;マーフー凹陷;スライディングウィンドウ;集成モデル;解釈性