多属性融合在陵水凹陷烃源岩研究中的应用

论文摘要

针对深水区钻井资料少,中深层地震资料品质差,常规手段无法有效进行烃源岩总有机碳含量(TOC)预测的问题,运用ΔlogR法求取测井TOC曲线,运用相关性分析进行地震属性优选,运用多元线性回归和概率类神经网络2种方法进行多属性融合预测TOC,以陵水凹陷为例建立了一套适用于深水区少井条件下的多属性融合预测烃源岩TOC的技术流程。研究结果体现了概率类神经网络融合预测TOC的优越性,该研究对深水区少井条件下的烃源岩预测具有一定的借鉴意义。

论文目录

• 0 引言
• 1 地质概况
• 2 多属性融合预测TOC技术流程
•   2.1 测井TOC曲线求取
•   2.2 地震属性优选
•   2.3 多属性融合预测TOC
•     2.3.1 多元线性回归融合技术
•     2.3.2 概率类神经网络融合技术
• 3 预测结果分析
•   3.1 多元线性回归融合预测TOC
•   3.2 概率类神经网络融合预测TOC
•   3.3 TOC平面分布预测
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘仕友,徐冲,孙万元,邢军辉,徐晓宇

关键词: 烃源岩,总有机碳含量,多属性融合,概率类神经网络,陵水凹陷

来源: 特种油气藏 2019年02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)有限公司湛江分公司,中国海洋大学

基金: 国家科技重大专项“海洋深水区油气勘探关键技术”(2016ZX05026),国家自然科学基金“南海西北部盆地构造沉积特征对青藏高原隆升的响应”(41530963)

分类号: P618.13;P631.4

页码: 23-27

总页数: 5

文件大小: 337K

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