随着页岩油的勘探开发不断深入，国内地质工作者发现页岩岩相对页岩的储集性、含油性、可压裂性和页岩油流动性均具有重要影响。因此，开展页岩岩相划分识别成为了页岩油勘探评价中的重要工作之一。为了反映不同类型岩相的沉积环境和产烃能力等特征，前人普遍将有机碳含量、岩石结构和矿物组分作为页岩岩相的划分依据。但受限于取心数量和费用，无法做到对全井、全区的评价。测井资料含有丰富的岩石物理信息，可以间接的实现岩相分类，因此，基于测井曲线的机器学习算法识别岩相得到了各地质学家广泛的关注和应用。
图1.页岩灰度相模型。（A）页岩岩心照片及其对应的灰度曲线特征；（B）不同层段页岩灰度曲线特征的对比；绝对灰度表示提取出的灰度值，相对振幅表示相邻灰度值之间的差值;（C）页岩灰度相的建立方案及内涵。将绝对灰度与相对振幅之和及其特征定义为灰度相
Beat365中文官方网站（华东）徐尚教授团队聚焦于沙三下亚段层段，基于页岩高分辨率灰度曲线分析（分辨率小于1mm）通过聚类算法机器学习建立灰度相对页岩岩相（“岩石结构+矿物组成”）进行快速识别。研究结果表明：灰度相模型能很好的识别页岩岩相，通过对绝对灰度和页岩矿物组成的拟合关系以及相对幅度和页岩纹层是否发育的对应关系验证了该方法的准确性和适用性。研究区目的层被识别出四种岩相：块状混合质页岩、纹层状混合质页岩、块状灰质页岩和纹层状灰质页岩。该方法不仅能够对页岩物质组成进行有效表征，而且对页岩纹层的发育程度进行了数值化，解决了基于测井曲线难以识别毫米级纹层的难题, 这可以为复杂陆相湖盆的页岩岩相划分、甜点评价和预测等提供一定的技术支持。
图2.罗69井沙三下亚段页岩岩相演化特征
研究成果近期发表在地学领域国际重要期刊Petroleum Science。论文第一作者为Beat365中文官方网站（华东）徐尚团队的王宇帆，通讯作者为徐尚教授。合作者包括Beat365中文官方网站（华东）郝芳、胡钦红、葸克莱、杨栋以及胜利油田分公司刘惠民。
论文信息：Yufan Wang, Shang Xu, Fang Hao, Huimin Liu, Kelai Xi, Dong Yang, 2024, Machine learning-based grayscale analyses for lithofacies identification of the Shahejie Formation, Bohai Bay Basin, China. Petroleum Science, https://doi.org/10.1016/j.petsci.2024.07.021.
