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2024年5月31日10:00-12:00，地科院线下组织开展了主题分别为“基于地质-工程一体化的页岩气综合甜点研究、基于人工智能的城市地下空间适宜性三维评价方法研究、机器学习简介及其油气地质应用”的博士论坛讲座，此次论坛由地球科学与技术学院的博士研究生冯于恬、杨桃、彭志松主讲，我院师生积极参与了这次讲座。

冯于恬博士指出海相页岩气藏具有孔渗低、储层微纳米孔发育等特点，必须依靠“水平井+体积压裂”技术开发，但是地质-工程综合甜点认识不清，导致各井产量相差大。冯于恬博士以四川盆地川南低陡构造带深层页岩气泸州地区、川西南低褶构造带中深层长宁页岩气区的五峰组-龙马溪组海相页岩为研究对象，针对页岩气藏原地条件下含气量预测与实验测试结果误差大，工程甜点未考虑压裂中缝内净压力、地质-工程甜点一体化综合甜点预测精度有待提高等关键问题。采用实验与理论相结合的手段与方法，深入开展了页岩气地质甜点参数优化、压裂工艺参数结合的工程甜点预测、地质工程一体化综合甜点预测等研究。

杨桃博士指出机器学习技术已经融入油气勘探开发的各环节，成为一种解决油气勘探开发难点问题的新思路、新方法。地质+AI研究文献数量逐年攀升，机器学习技术已经成为地质研究的一项重要手段。杨桃博士以页岩储层参数预测和孔隙结构识别提取为例，介绍了机器学习的基本概念与运行机理，并在此基础上详细论述储层参数预测和孔隙结构识别提取的详细步骤及结果。

彭志松博士回顾、总结了传统城市地下空间开发利用适宜性评价方法并指出了传统适宜性评价方法的一些问题。探索了新型的城市地下空间开发利用适宜性评价方法-基于智能化评价，并开发了智能化评价系统。将智能化评价方法与三维模型相集成探索了智能化城市地下空间适宜性三维评价方法。这项成果为城市地下空间开发利用适宜性评价提供了新的思路。

此次论坛展现了页岩气储层地质、智能化城市地下空间适宜性三维评价和机器学习简介及其油气地质应用研究成果，让同学从更广阔的角度去了解相关的学术动态，促进了同学们对自己研究方向的更进一步认识，也使得相关方向的研究更进一步深入发展。

冯于恬博士作报告

杨桃博士作报告

彭志松博士作报告

讲座现场合影