沉积学报|海陆过度环境陆源有机质分布预测

主要观点总结

文章围绕海陆过渡相烃源岩中陆源有机质的搬运与沉积机制展开研究，结合沉积物理模拟实验与机器学习算法，构建了总有机碳（TOC）预测模型，并应用于琼东南盆地崖南凹陷崖城组烃源岩的分布预测。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景与目的

陆源海相烃源岩是我国近海盆地油气的主力源岩，其空间展布复杂，受陆源有机质搬运路径与沉积机制控制。当前对有机质搬运过程认识不足，制约了烃源岩预测精度和油气勘探成效。研究目标是揭示陆源有机质在海陆过渡环境中的搬运与富集规律，构建TOC预测模型，实现烃源岩分布的高精度预测。

关键观点2: 研究方法与技术路线

采用沉积模拟实验（正演模拟）和机器学习建模的方法。沉积模拟实验通过控制水体盐度、水动力条件、加砂组成、有机质添加速率和地形坡度等变量，观测有机质的搬运距离、沉积厚度和富集区域。机器学习建模则通过数据准备、算法对比（支持向量机、随机森林、人工神经网络）和模型评估，构建TOC预测模型。

关键观点3: 实验结果与发现

实验结果显示，不同条件下有机质的搬运距离、沉积厚度和富集区域有规律性变化。盐絮凝作用使有机质在咸水环境中沉降更快、更靠近物源区，而在淡水环境中分布更广、更薄。有机质剖面分布呈现四种模式，其中条带型最富集，分布于三角洲前缘。

关键观点4: 机器学习建模与地质应用

通过对比不同机器学习算法，发现随机森林算法在TOC预测中表现最优，精度达78.22%。模型成功应用于琼东南盆地崖南凹陷崖城组烃源岩的TOC预测，预测有机质搬运距离达50km，富集峰在31km处。