页岩气储层有机碳含量与测井参数的关系及预测模型
孟召平1
郭彦省2
刘尉2
1.中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083;三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室,湖北宜昌4430022.中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京,100083
摘要：页岩气储层总有机碳(TOC)含量是页岩气评价的重要参数,如何准确确定TOC含量是页岩气勘探开发研究的一个关键问题.以黔江地区下志留统龙马溪组为研究对象,通过页岩气储层有机碳含量测试和钻井测井资料的统计分析,研究了TOC含量的测井响应特征,优选了体积密度(DEN)、自然伽马(GR)、自然电位(SP)和声波时差(AC)4条测井曲线作为特征向量,建立了TOC含量的BP神经网络预测模型,改进了BP神经网络算法,并对黔江地区1口页岩气井下志留统龙马溪组TOC含量进行了预测和对比分析.结果表明:基于测井参数的BP神经网络模型具有极强的非线性逼近能力,能真实反映页岩气储层TOC含量与测井参数之间的非线性关系,预测结果与实测值之间误差小,相对误差一般小于10％.
关键词：页岩气储层测井参数有机碳含量(TOC)预测模型
分类号：P618.13(矿床学)
资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）(973)资助项目(2012CB214705)国家自然科学基金(41372163)国家自然科学基金(41172145)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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