论文摘要
测井参数与烃源岩总有机碳(TOC)含量之间存在某种响应关系,可以利用测井参数对TOC进行预测。建立了陆丰凹陷文昌组烃源岩TOC和电阻率曲线、声波时差曲线、中子孔隙度曲线、自然伽马曲线和密度曲线之间的多元回归模型、BP神经网络模型和曲线叠合模型,探讨了3种模型对TOC预测效果的差异。结果表明,多元回归模型对陆丰凹陷文昌组半深湖亚相、三角洲前缘亚相烃源岩的TOC预测效果较好,对滨浅湖亚相的预测效果较差;BP神经网络模型比多元回归模型预测的效果好;曲线叠合模型预测效果较差。在实际应用中,BP神经网络模型适用于测井参数与TOC难以用显式函数表达,且有足够大数据量的地层;多元回归模型适用于测井参数与TOC有明显相关性的地层;曲线叠合模型适用于伽马曲线对黏土和有机质含量响应明显的地层,并且目标曲线在非烃源岩层能较好叠合。通过对以上模型的分析,可向该坳陷其他次级凹陷推广应用。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 蒋德鑫,姜正龙,张贺,杨舒越
关键词: 总有机碳含量,烃源岩,多元回归模型,神经网络模型,曲线叠合模型,文昌组,陆丰凹陷
来源: 岩性油气藏 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学
专业: 地质学,石油天然气工业
单位: 中国地质大学(北京)海洋学院
基金: “十三五”国家重大科技专项子课题“珠一坳陷烃源岩发育及分布预测”(编号:CCL2018SZPS0351-001),中国地质大学(北京)“发展基金”项目(编号:F13011)联合资助
分类号: P618.13;P631.81
页码: 109-117
总页数: 9
文件大小: 1353K
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标签：总有机碳含量论文; 烃源岩论文; 多元回归模型论文; 神经网络模型论文; 曲线叠合模型论文; 文昌组论文; 陆丰凹陷论文;