奥连特盆地北部灰岩增厚成因及储层预测分析

厄瓜多尔奥连特盆地是南美地区最重要的含油气盆地之一，油气资源丰富，主要含油气层系为白垩系Napo组砂岩储层，为浅海潮坪相沉积，岩性复杂，发育石英砂岩、海绿石砂岩、灰岩和泥岩，其中3套分布发育稳定的灰岩段（由上至下分别为A、B、C灰岩段），可作为全区对比标志层。Napo组A灰岩段在盆地北部发育较稳定（平均厚度约40 ft），但地震资料显示局部区域存在多个强振幅异常体，实钻结果表明，异常体内A灰岩段地层存在不同程度增厚，严重影响下伏砂体预测。针对奥连特盆地北部白垩系Napo组A灰岩段增厚现象，从区域地质、岩石物理、地球物理特征等方面入手，开展增厚原因分析；将测井与地震结合，以正常沉积厚度下优质砂体地震响应特征分析为基础，通过正演模拟，对不同厚度A灰岩段下砂体地震响应特征开展研究；根据地震正演模拟结果，反复比选，采用基于CRP道集的限角叠加和基于调谐厚度的频谱分解预测技术，可以较好地消除上覆A灰岩段增厚的影响，实钻结果证实了该认识和技术的可靠性。     

非均衡数据的债券违约预警研究

将上海交易所和深证交易所发行的30只违约债券和468只未违约债券作为研究样本，将债券是否违约设定为一个二分类问题进行识别分析，针对该问题构建了基于SVM的ADmR-AdaboostSVM分类模型；从企业资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力4个评估因素中筛选16个预警指标，运用ADASYN方法进行过采样合成新样本点，将特征提取mRMR方法引入债券违约领域，得出长期负债率、资本收益率、成本费用利润率以及股权比例这4个变量作为债券违约的最终预警指标，在此基础上运用AdaboostSVM模型进行风险识别。研究结果表明：在建模过程中克服了样本非均衡化问题使得分类精度显著提高，同时通过解决高维数据冗余问题，识别违约债券的准确率进一步提高，反复验证表明该模型具有较强的稳健性和有效性，具有一定的应用价值。