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基于神经网络法预测伦坡拉盆地有机碳含量
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. DOI: 10.6038/pg2021DD0521
作者姓名:卢鹏羽  毛小平  张飞  宿宇驰  毛珂
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
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...

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
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. DOI: 10.6038/pg2021DD0521
Authors:LU PengYu  MAO XiaoPing  ZHANG Fei  SU YuChi  MAO Ke
Abstract:
Keywords:
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