《Organic Geochemistry》：New insights into quantifying mixed-source gas contribution by Particle Swarm Optimized Non-Negative Matrix Factorization: A case study in the Pen1JX Sag and its periphery (Junggar Basin, NW China)
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Tianjiao Liu|Xiangchun Chang|Bingbing Shi|Guanlong Zhang|Chenyu Wang|Youde Xu|Junjian Zhang|Zhuanghao Peng•研究团队开发了一种新的PSO-NMF算法，用于量化混合源气体中的各
Tianjiao Liu|Xiangchun Chang|Bingbing Shi|Guanlong Zhang|Chenyu Wang|Youde Xu|Junjian Zhang|Zhuanghao Peng
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研究团队开发了一种新的PSO-NMF算法，用于量化混合源气体中的各种成分贡献。
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通过结合地球化学与地质学方法，明确了研究区域内天然气的形成机制。
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研究了不同地区构成混合源气体的五种源岩的差异性。
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提出了一种适用于复杂混合源特征区域的气体来源分析方法。
引言
近年来，准噶尔盆地Pen1JX凹陷周边的一些井中发现了大量天然气（Zhi等人，2021年；Su等人，2024年），使得该地区成为天然气勘探的热点。地球化学分析表明，不同构造单元中的天然气具有不同的起源和来源。具体而言，在东部莫苏湾隆起和莫北隆起，天然气来自二叠纪下乌尔禾组（P2w）和凤城组（P1f）的源岩（Feng等人，2020年）。在东北部的迪南隆起和石西隆起，以石炭纪煤层产生的天然气为主（Chen等人，2023年）。在北部三沟隆起，存在热成因气体和次生微生物气体的混合物（Gong等人，2019年；Zhang等人，2024a年）。在准噶尔盆地西北边缘，天然气来源于二叠纪贾木河组（P1j）、P2w组、石炭纪、凤城组以及J组源岩（Liu等人，2020年；Chen等人，2023年）。在南部地区，天然气主要来源于侏罗纪源岩，部分来自P2w组（Pei等人，2018年）。显然，这些地区的天然气并非源自单一类型的源岩，而是具有混合源气体的特征。
在混合源储层中，不同来源的天然气共存是天然气聚集的常见现象（Schoell，1983年；Wang等人，2014年）。对于混合储层中气体来源的定量评估，学者们普遍认为，不同来源气体的混合是一个物理过程，此时气体的化学成分保持不变（Schoell，1983年；Wang等人，2014年；Dutta等人，2021年；Abdelhady等人，2024年）。根据质量守恒原理，混合气体中各组分的同位素值取决于混合前后它们的组成和比例（Wang等人，2010年）。与原油相比，天然气成分更为简单，且缺乏如特定年代生物标志物这样的特殊化合物（Liu等人，2019年），这使得确定混合比例变得更加困难。目前，确定混合比例最常用的方法是选取端元样本，进行人工混合实验，然后建立诊断模板（Wang等人，2014年）。然而，这种方法存在两个主要局限性：（1）在复杂的地质环境中很难获得端元样本；（2）在存在多个端元的区域，人工混合实验的工作量过大，难以达到实际的精确度。为了解决这些问题，我们提出了基于粒子群优化的非负矩阵分解算法（PSO-NMF），用于量化混合源气体的贡献。传统研究混合油或气的方法是从端元到混合流体的正向思路，但在混合现象普遍的储层中，由于无法找到可识别的端元，这种思路就不再适用。因此，需要一种反向方法，从混合流体中推断出端元。Peters等人（2008年）和Shi等人（2024年）为混合油开发了多元数学方法，通过从混合油反向分析到端元，成功计算出了混合比例。本研究表明，这些方法的核心原理同样适用于混合天然气。
目前的勘探结果表明，准噶尔盆地中央坳陷西部主要发育有五组源岩——J组、P2w组、P1f组、P1j组以及石炭纪源岩（Zhi等人，2021年；Chen等人，2023年）。这些源岩大多已经达到较高的热成熟度（Ro > 1.2%），为大型气田的形成提供了良好的条件（Gong等人，2020年；Chen等人，2023年）。多种源岩的相互重叠分布导致了混合源天然气的形成（Gao等人，2012年；He等人，2018年；Jiang等人，2023年）。值得注意的是，其他盆地的天然气也常常表现出多源混合聚集的特征（Wang等人，2014年；Feng等人，2020年）。因此，加强混合源天然气的生成机制分析和定量比例测定研究十分重要，这对天然气勘探和资源评估具有重要意义。
非负矩阵分解算法无需端元样本或进行人工混合实验，即可直接计算出混合源物质中的端元数量、其特征参数以及贡献比例（Shi等人，2024年）。作为一种无监督学习方法，NMF无需预先对端元特征进行训练（Lee和Seung，1999年；Shi等人，2024年）。该算法能够以数据驱动的方式自动分解端元，避免了因主观假设端元而带来的偏差。
基于对以往研究成果的分析，本研究整合了Pen1JX凹陷及其周边地区的天然气成分和碳同位素数据，对天然气的地球化学特征进行了详细对比分析。通过生成识别，确定了这些天然气的起源。随后，运用PSO-NMF算法计算了J组、P2w组、P1f组、P1j组以及石炭纪源岩对混合源气藏的贡献比例。这些结果为该地区的天然气勘探提供了重要依据。这一定量分析框架为全球复杂混合烃类系统中的天然气来源分析提供了一种新的工具。
章节要点
地质背景
准噶尔盆地位于中国西北部（图1a），是一个拥有丰富油气资源的大型油气盆地（Gong等人，2019年；Xie等人，2025年）。本研究重点关注盆地中心区域的Pen1JX凹陷（图1b），该区域已有大量天然气发现的记录（图1c）。在Pen1JX凹陷的东部，莫苏湾隆起、莫北隆起以及莫北斜坡，以及迪南隆起和石西隆起都发现了天然气储层。
样品与实验方法
除了从研究区域内的多个地层和构造位置采集天然气样品外，还从胜利油田公司获取了碳同位素和成分数据，用于确定气体来源。天然气样品是通过水驱法在井口分离器处采集的，这些采样点涵盖了研究区域内主要的含气构造，且在垂直方向上覆盖了石炭纪、二叠纪、三叠纪、侏罗纪和白垩纪的地层。
气体成分
通过对多口井中天然气的地球化学分析（表1），发现研究区域内的天然气以烷烃为主，其含量范围很广，从39.17%到99.51%不等（平均值为93.35%）。值得注意的是，84%的样品中烷烃含量超过90%，其中45%的样品烷烃比例高于95%。不过，东北部的迪南区和石东区烷烃含量相对较低，平均值分别为81.69%和77.74%，这表明两地的天然气成分存在明显差异。
端元的地球化学特征及地质归属
通过均方根误差、均方根误差曲线的弯曲程度以及AIC值，确定了最优的端元数量为5个（K = 5）（图13a）。当K = 5时，均方根误差曲线开始趋于平缓，这说明再增加端元也只能拟合噪声。我们计算了该曲线的二阶导数，该值代表曲线的弯曲程度；K = 5恰好对应二阶导数由负变正的点，也就是变化率的拐点（图13a）。经过综合评估
结论
（1）利用PSO-NMF算法确定的源岩贡献比例：在Pen1JX凹陷及其周边地区，共有五组源岩为天然气形成做出了贡献。其中，P2w组是该地区最重要的贡献源，但其贡献比例存在空间差异。在样本较少的区域（如迪南隆起），其95%置信区间范围较大，说明目前的估算仍存在一定不确定性。P1f组则位列第二，
CRediT作者贡献说明
Tianjiao Liu：撰写——初稿。 Xiangchun Chang：撰写——审阅与编辑，资金获取，概念构思。 Bingbing Shi：资金获取，正式分析，数据整理。 Guanlong Zhang：调研，正式分析。 Chenyu Wang：可视化，验证。 Youde Xu：资源获取，方法设计。 Junjian Zhang：验证，软件应用。 Zhuanghao Peng：可视化。
利益冲突声明
作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。
致谢
本研究是在国家自然科学基金的支持下进行的，资金来源于NSFC（项目编号：42372160、4207172），同时还得到了山东省自然科学基金青年项目的资助（项目编号：ZR2023QD043）。我们还要感谢中石化胜利油田公司提供的大气数据。特此感谢主编Clifford C. Walters、副主编Dariusz Strapo?、审稿人Santanu Ghosh以及两位匿名审稿人的宝贵意见。
