基于概率神经网络的烃源岩TOC预测——以珠江口盆地陆丰南区为例

论文摘要

烃源岩评价在油气成藏和资源潜力研究中起着关键性作用,而总有机碳质量分数（TOC）是烃源岩评价的基础和影响油气资源评价的关键参数。海上油气勘探因钻井和取样数量的限制,难以获得连续的TOC数据。通过地化-测井-地震联合优选地震属性参数,基于概率神经网络（PNN）对陆丰南区烃源岩TOC进行了预测。结果表明:文昌组下段发育优质烃源岩,其中文四段烃源岩是陆丰凹陷南部油气资源的主要贡献者。运用PNN神经网络预测烃源岩TOC,可获得高精度烃源岩TOC三维数据体,充分揭示了烃源岩有机质丰度的非均质特点,有效弥补了海上少井区烃源岩评价的缺陷,为精细油气资源潜力评价提供了一种新的尝试。

论文目录

• 0 引言
• 1 区域地质概况
• 2 烃源岩地球化学特征
•   2.1 有机质丰度
•   2.2 有机质类型和成熟度
• 3 基于概率神经网络的TOC预测
•   3.1 关键技术
•   3.2 烃源岩TOC测井预测
•   3.3 测井￣地震联合优选地震属性参数
•   3.4 概率神经网络预测烃源岩TOC
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 石创,朱俊章,龙祖烈,秦成岗,史玉玲,黄玉平

关键词: 烃源岩,总有机碳质量分数,地化测井地震联合,神经网络,陆丰南区

来源: 断块油气田 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学

专业: 地质学,地球物理学,石油天然气工业,矿业工程

单位: 中海石油(中国)有限公司深圳分公司

基金: 国家科技重大专项专题“南海东部海域新领域探索中的地球化学攻关及应用”(2016ZX05024-004-002)

分类号: P618.13;P631

页码: 561-565

总页数: 5

文件大小: 1331K

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