研究背景与问题

随着油气勘探的深入，致密砂岩储层由于其强非均质性，常规测井解释方法在孔隙度预测方面存在精度较低的问题。此外，现有机器学习方法虽然在一定程度上提高了预测性能，但在地质可解释性方面仍有待提升。针对这一问题，本文以鄂尔多斯盆地吴起地区三叠系延长组长6段致密砂岩为例，旨在探索一种高精度且具有地质可解释性的孔隙度定量评价方法。

研究方法

本研究采用BO-LightGBM-SHAP算法对致密砂岩储层孔隙度进行定量评价。首先，选取了6口训练井和2口盲井的常规测井数据以及目的层储层孔隙度数据。然后，通过皮尔逊、斯皮尔曼等相关性分析方法对数据进行预处理，筛选出与孔隙度相关性较高的特征。接着，运用LightGBM算法进行模型训练，并利用SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法对模型进行解释，以增强预测结果的地质可解释性。最后，通过交叉验证等方法对模型进行优化，以提升预测精度。

核心结果

研究结果表明，BO-LightGBM-SHAP算法在鄂尔多斯盆地吴起地区三叠系延长组长6段致密砂岩储层孔隙度预测中具有较高的精度。与传统的测井解释方法相比，该算法的预测精度提升了约15%。同时，通过SHAP方法对模型进行解释，揭示了影响孔隙度预测的关键因素，如岩性、物性、孔隙结构等，为后续的油气勘探和开发提供了重要的地质信息。

结论与意义

本文提出的基于BO-LightGBM-SHAP算法的致密砂岩储层孔隙度定量评价方法，不仅提高了预测精度，而且增强了地质可解释性。该方法为致密砂岩储层孔隙度的定量评价提供了一种新的思路，对油气勘探和开发具有重要的指导意义。此外，本研究的结果也为其他相似地质条件下的孔隙度预测提供了有益的参考，有望在油气勘探领域得到广泛应用。