自然资源部黑土地演化与生态效应重点实验室利用黑土地地球化学数据在油气资源预测方面取得进展

近年来，大数据方法在地学中的应用得到了快速发展，尤其在矿产资源预测方面表现出明显优势。1999年以来，中国地质调查局已在全国完成区域多目标地球化学调查250余万平方千米，获得了海量的高精度土壤地球化学数据。这些数据中蕴含着丰富的基础地质、生态地质、矿产地质等信息，是难得的地学大数据。并且这些数据覆盖了我国中东部大型、中小型含油盆地，也为利用该数据进行油气资源前景预测提供了可能。

重点实验室刘凯高工基于东北松嫩平原多目标地球化学调查数据，利用BP神经网络模型，在土壤地球化学性质与油气田空间位置之间建立模型，构造最优的油气资源预测模型。研究结果显示，以土壤54项地球化学指标以及XY坐标值共同作为模型输入层，以样本是否在油田内（1代表油田内，0代表油田外）作为模型输出层，基于随机抽取的各500个油田内和油田外的土壤样本数据进行模型训练，多次训练后识别准确率保持在90%左右，说明该模型分类效果较好，可用于油气资源预测。利用该模型获得了松嫩平原11291个土壤样本的含油气概率，并绘制了油气资源预测图。本次研究表明神经网络对于解决复杂的非线性地质问题可以发挥重要作用。

相关研究成果于2022年在《地质与资源》31卷第6期上发表。