基于表格数据的火成岩岩石学分类框架，结合矿物约束特征融合技术

《Geoenergy Science and Engineering》：Igneous Lithology Classification Framework Based on Tabular Data with Mineral-constrained Feature Fusion

火成岩岩性识别中提出矿物约束特征融合与自适应重采样框架，集成XRD矿物数据和常规测井数据，采用Tab-Transformer模型和AMSCO方法解决异质性和类别不平衡问题，验证其在模拟场景和实际井数据中的有效性。

　　

韩瑞毅|宋晓妮|郭宇航|王万英|李福芳|史德飞

吉林建筑大学测绘与勘探工程学院，长春 130118

摘要

全球碳中和目标使得精确识别火成岩岩性变得至关重要。这一任务对于判断某层盖岩是否适合用于二氧化碳储存具有重要意义。矿物成分直接决定了火成岩的岩性。因此，本研究提出了一种适用于表格数据的分类框架。该框架采用了一种称为“矿物约束特征融合”的技术，利用实验室矿物数据来改进经过岩心校正的测井数据集。火成岩储层通常具有较高的异质性和类别不平衡问题，为此框架包含了一种自适应数据重采样机制，该机制结合了动态平衡的样本选择方法和优化的SMOTE算法。框架的核心组件是Tab-Transformer模型。对比实验结果表明，该框架的性能优于传统的机器学习方法，并且在利用真实井数据的模拟场景中也能取得良好效果，其预测结果与岩心分析结果一致。这项工作为火成岩岩性的识别提供了一种可靠且专业的解决方案。

章节摘录

引言

实现全球碳中和的目标使得二氧化碳地质储存成为工业深度脱碳的重要组成部分。在潜在的储层中，火成岩被认为是安全且可持续的碳封存介质（Matter等人，2009；Matter等人，2016）。近期研究通过物理建模和模拟支持了这一观点。Wu等人（2021）指出，断裂玄武岩中的矿化作用能够形成自密封机制，从而提升储层性能。

研究区域

辽河盆地位于华北板块，属于新生代裂谷盆地，呈东北走向，位于古隆起带上（Li等人，2020）（图1(a)）。研究区域位于东部凹陷区内，该凹陷区是一个重要的构造单元，包含七个较小的子单元（图1(b)）。该地区长期以来一直是重要的烃类资源产区，但目前常规资源正在减少，因此转而用于碳封存，是一个合适的选择。

方法论

本研究提出了一种利用矿物先验知识的数据增强框架，以提升岩性预测的准确性。具体流程包括特征增强、样本扩充和机器学习建模（如图2所示）。首先将实验室矿物数据与常规测井曲线相结合，然后通过特征增强技术生成包含矿物信息的特征集。接着使用AMSCO方法解决类别不平衡问题，该方法通过粒子群搜索生成高质量的数据样本。

数据与预处理

本研究的主要研究对象是辽河盆地东部凹陷区的火成岩层。该研究区域发育了具有复杂成因和多样岩性的火成岩组合（Huang等人，2014），非常适合研究复杂的火成岩岩性预测。根据岩心描述等地质资料，主要识别的岩性包括玄武岩、熔岩、角砾岩、粗面岩、粗面安山岩和安山岩。

性能分析和方法论优势

本研究通过整合XRD矿物衍射数据与常规测井数据，开发了一个基于深度学习的岩性识别框架。该框架创新性地采用了BiLSTM网络来预测矿物成分，并将其与测井数据一起作为关键特征输入TabTransformer模型进行岩性识别。为解决类别不平衡问题，应用了AMSCO方法进行数据平衡。实验结果证明了该框架的优异性能。

结论

本研究采用基于Transformer的TabTransformer模型进行火成岩岩性识别，该模型专为结构化表格数据设计。为了更好地识别复杂的多矿物岩性，我们创新地将BiLSTM预测的矿物成分作为关键特征与常规测井数据结合使用。同时应用AMSCO方法对数据集进行重新平衡，有效缓解了类别不平衡问题。实验结果验证了该框架的有效性。

作者贡献声明

韩瑞毅：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、软件开发、方法论设计、研究实施、概念构思。宋晓妮：数据验证、项目监督、项目管理、方法论制定、数据整理。李福芳：撰写 – 审稿与编辑。史德飞：资源协调。郭宇航：撰写 – 审稿与编辑、项目管理、数据分析、概念构思。王万英：项目管理、数据分析

未引用参考文献

Alzahrani等人，2022；Chang，2013；Chawla等人，2002；Zavitsanos等人，2025；Feng，2016；García和Herrera，2009；Graves等人，2013；Han，2024；He和García，2009；Ke等人，2017；Kennedy等人，2001；Li等人，2016；Lin等人，2021；Matter和Kelemen，2009；Chawla等人，2002；Vaswani等人，2017；Wang等人，2021；Freund和Schapire，1997；Zhou和Feng，2017。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢

感谢国家自然科学基金“优秀青年学者”项目（项目编号：42522407）的支持。