基于贝叶斯网络的油气勘探风险预测方法——以准噶尔盆地腹部侏罗系三工河组为例

有效预测油气勘探风险对优化油气勘探部署、提高钻探成功率及经济效益具有至关重要的意义。在分析油气勘探风险预测方法发展状况的基础上，提出基于贝叶斯网络的油气勘探风险预测方法，论述了石油地质问题向概率预测模型的转化过程，构建了AODE模型的算法和预测步骤。以准噶尔盆地腹部侏罗系三工河组为例，开展了油气成藏地质条件的定量评价，确定了供烃、储层、圈闭、盖层与保存4项主控地质参数，建立了由203口探井参数组成的数据集。五折交叉验证结果揭示：（1）4种贝叶斯网络（朴素贝叶斯分类器、树增强贝叶斯分类器、平均一阶依赖估计器和k阶依赖贝叶斯分类器）的训练集判别正确率均大于85%，说明训练集参数分类有效；（2）测试集判别正确率均大于82%，说明预测成功率高。平均一阶依赖估计器模型的预测效果最好，准确率达到85.22%，因此采用该模型预测研究区油气勘探风险。结果揭示：平均一阶依赖估计器模型预测结果不仅在储量区内与勘探结果吻合度较高，而且在储量区外预测了3类油气资源分布有利区。