面向煤岩气高效开发与低孔低渗砂岩裂缝性储层勘探的国家重大战略需求，立足岩石物理与多源信息融合的前沿理论，构建了“地质建模—智能识别—综合评价”三位一体的测井精细解释体系。历经多年攻关，突破传统单一参数解释局限，深度融合岩心测试、测录井响应、生产动态及地球物理多源数据，创新集成 R/S 变尺度、小波分析、灰色关联及神经网络等智能算法，结合自主研发的地质参数解释模型，形成了一套从煤岩工业组分与含气量精准计算、力学性质定量评价到天然裂缝立体展布规律揭示的完整技术链条。该技术体系不仅有效解决了复杂煤岩储层非均质性表征难题，显著降低了低渗砂岩裂缝识别的多解性，更成功应用于国土资源部重点实验室及中石油、晋豫多地勘单位的重大委托课题，为非常规油气资源潜力评价、开发方案优化及工程安全决策提供了全方位技术支撑。

【核心技术突破】

多信息融合的天然裂缝识别技术：该成果在前人工作的基础上，基于对研究区资料分析，提出以研究区的静态和动态资料为基础，以常规测井资料为对象，以成像测井等测井新技术为手段，以R/S变尺度分析技术、小波分析技术、灰色关联分析技术为工具，以多学科交叉为特色开展天然裂缝识别与天然裂缝分布规律的预测。  

测井资料预处理—扩径影响校正技术：基于煤岩心测试资料、测井资料等构建了基于扩径率的煤岩密度测井响应校正技术，提高了煤岩段测井曲线质量，确保后续工业组分计算、含气量预测及煤岩力学参数计算的数据基础。

煤体结构、工业组分、含气量智能预测技术：构建基于XGBoost算法的煤体结构识别模型，将对煤体结构敏感的测井响应融入煤体结构识别中，煤体结构预测效率和精度得到显著提升。针对传统岩石体积物理模型及线性分析技术不足，引入随机森林法计算煤岩工业组分，精度显著提高。基于数据训练网络，开展煤岩气含气量计算，比现有的统计分析法和经验公式法计算精度显著提高。

【成果支撑】

本技术方向获中国石油煤层气有限责任公司、长庆油田分公司等企事业单位 7 余项科研课题强力支持，形成了丰硕的理论与应用成果。研究团队出版学术专著 1 部，在国内外核心期刊发表高水平论文 10 篇，系统阐述了煤岩气精细解释与裂缝识别的前沿理论；同时，相关成果荣获陕西高等学校科学技术奖三等奖。

【应用前景】

本技术方向紧密对接国家能源安全战略，成果在非常规油气与复杂砂岩储层开发中展现出广阔的应用前景。其中，煤岩气测井精细解释与评价技术不仅为开发政策制定、方案优化及煤矿隐蔽致灾因素防治提供了关键数据支撑，更在陕、晋、豫等核心产区得到广泛推广与应用；低孔低渗砂岩天然裂缝综合识别技术则深度挖掘多源异构数据价值，实现了裂缝特征的立体精准刻画，并据此提出井网适应性评价、化学堵水及周期性注水等针对性开发对策，有效指导了油田高效开采。两大技术体系相辅相成，显著提升了复杂储层的勘探成功率与开发效益，具有重大的经济效益与社会价值。