| 基于神经网络法预测伦坡拉盆地有机碳含量 |
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| 引用本文： | 卢鹏羽,毛小平,张飞,宿宇驰,毛珂.基于神经网络法预测伦坡拉盆地有机碳含量[J].地球物理学进展,2021,36(1):230-236. |
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| 作者姓名： | 卢鹏羽 毛小平 张飞 宿宇驰 毛珂 |
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| 作者单位： | 中国地质大学(北京)能源学院,北京 100083;海洋储层演化与油气富集机理教育部重点实验室,中国地质大学(北京),北京 100083 |
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| 摘 要： | 总有机碳含量(TOC)作为评价烃源岩的重要参数.对于一些勘探开发难度较大的区块,合理预测TOC含量对区块勘探开发具有重要意义.目前预测TOC含量的方法以△logR法为主,但是△logR 法对于异常点处理并没有系统的标准,人为主观性较强,同时在伦坡拉地区△logR 法预测效果一般.因此本文采取BP神经网络法进行TOC含量的预测.为了确定敏感性测井曲线的选择,将标准归一化后的测井参数与TOC含量进行相关系数分析,选取自然电位(SP)、自然伽马(GR)、声波时差(AC)、体积密度(DEN)及深度作为输入层,以TOC含量为输出层建立一个5×2×1的BP神经网络模型.研究结果表明,训练样本与测试样本的预测值与实测值相关性均超过0.8,模型拟合效果良好.TOC含量预测结果表明在纵向上伦坡拉盆地中牛三段下亚段、牛二段上亚段及牛二段中亚段均发育有较好烃源岩,应为下一步勘探开发的重点;在平面分布上,蒋日阿错凹陷的中部和东部发育最有潜力的烃源岩.
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| 关 键 词： | 伦坡拉盆地 TOC含量预测 BP神经网络 logR法 |
Prediction of organic carbon content in Lunpola Basin by neural network method |
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| LU PengYu,MAO XiaoPing,ZHANG Fei,SU YuChi,MAO Ke.Prediction of organic carbon content in Lunpola Basin by neural network method[J].Progress in Geophysics,2021,36(1):230-236. |
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| Authors: | LU PengYu MAO XiaoPing ZHANG Fei SU YuChi MAO Ke |
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