基于热蒸发烃气相色谱谱图数字化原油密度定量计算方法研究

来源：石油科学通报杂志2026年第2期北京时间：

作者：韩学彪, 毛敏, 袁胜斌, 李大冬, 李美俊

单位：1 中国石油大学(北京)地球科学学院， 北京 1022492 中法渤海地质服务有限公司， 天津 300452

摘要：原油密度作为表征储层流体物性的关键参数，在油气藏综合评价中具有重要指示意义。传统实验室分析方法存在的时效性滞后问题，以及现有随钻判识技术过度依赖岩石热解参数，存在参数有限，信息维度不足等制约，难以满足高效勘探需求。针对以上难题，本文以渤海油田115组典型热蒸发气相色谱谱图样品为研究对象(密度范围0.7542~1.0077 g/cm3)，创新性构建热蒸发烃气相色谱谱图量化表征体系。通过谱图数字化处理提取多维特征参数，结合机器学习深度挖掘谱图特征参数及其衍生变量与原油密度间的内在耦合关系；采用分层随机抽样法将样品数据集划分为训练集(80%)与测试集(20%)，最终建立高精度原油密度预测模型。结果表明，该模型在测试集与实际应用案例中均展现出优异的预测性能，预测值与实测值的平均绝对误差(MAE)小于0.02，具备高预测精度与可靠性。相较于传统方法，该技术无需依赖完井后的现场取样测试，可在钻探过程中基于岩屑样品快速实现原油密度定量计算，为油气勘探现场决策提供关键技术支撑，具有显著的工程应用价值与推广前景。

关键词：密度预测,热蒸发烃气相色谱,谱图数字化,机器学习,多元逐步线性回归

基金资助：中国海洋石油有限公司“十四五”重大科技项目“海上深层/超深层油气勘探技术”(KJGG2022-0405)