本文主要探讨了大数据技术在地质学，特别是石油勘探领域中的应用，特别是在歧北凹陷地区的成岩作用数值模拟与储层孔隙度预测方面。成岩作用是地层形成过程中至关重要的环节，它对储层性质有显著影响，尤其是在高压环境下，如歧北凹陷的深埋过压储层。
首先，文章提到了在正常压力条件下建立的成岩作用数值模拟系统，但这一系统对于处理像歧北凹陷这样富含石油的深埋过压储层并不完善。过压会增加地质反应的活化能，因此，文章提出采用考虑过压因子增强的化学动力学模型来模拟有机质成熟度和过压地层的成岩历史。通过这种方式，可以更准确地理解地质过程和油气生成的时间线。
具体到歧北凹陷，研究显示，沙三段（Ess）在沙河街组（Es）沉积结束时进入了晚期成岩阶段A1，此时油气开始形成。从东营组（Ed）到新近纪，沙河街组处于晚期成岩阶段A2，大规模的油气聚集发生。目前，北部的E2S3段由于源岩过度成熟和低孔隙度储层，已经进入晚期成岩阶段B至C，不利于油气聚集，而其他沙河街组部分仍处于有利的成岩阶段A1~A2，适合形成油气藏。
基于过压条件下的成岩数值模拟，作者构建了一个多单元立方方程模型来预测孔隙度。在歧北凹陷的应用表明，该模型的预测误差小于2%，精度超过了国外同类模型。这表明大数据和算法在地质预测中的潜力，能够提供更精确的储层特性评估。
此外，文章还涵盖了区域地层、构造和沉积特征的分析，以及凹陷的石油地质特征。通过地质原理和模型的介绍，明确了影响储层孔隙度的主要地质因素，并通过实例展示了孔隙度预测的方法。这些研究为优化勘探策略、提高油气资源的开发效率提供了科学依据。
总结来说，这篇论文揭示了大数据算法在地质建模中的关键作用，特别是在预测过压环境下的储层特性，如歧北凹陷的成岩作用和孔隙度。这种技术的进步对于提升石油勘探的准确性具有重要意义，也为未来类似地质环境的油气资源评价提供了新的工具和方法。
