本文選題：煤系烴源巖 + 總有機(jī)碳含量�。� 參考：《煤炭學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：復(fù)雜沉積環(huán)境下,烴源巖物性差異較大。經(jīng)相關(guān)性分析揭示了煤系烴源巖TOC含量與各測(cè)井參數(shù)間存在相關(guān)性差異較大、各測(cè)井參數(shù)間含有互相關(guān)關(guān)系的特點(diǎn)。采用平均影響值(MIV)方法對(duì)測(cè)井參數(shù)進(jìn)行篩選,篩選后的測(cè)井參數(shù)進(jìn)入最終的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,從而有效地規(guī)避了測(cè)井信息間的非相互獨(dú)立性導(dǎo)致的模型預(yù)測(cè)誤差增大及建模時(shí)間增加。依據(jù)研究區(qū)實(shí)驗(yàn)分析的TOC含量數(shù)據(jù),分別建立適用于煤系烴源巖的Δlog R,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法(GA)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TOC含量預(yù)測(cè)模型。對(duì)模型試算分析,結(jié)果表明:GA改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)效果最好,穩(wěn)定性強(qiáng),受烴源巖非均質(zhì)性影響程度小,可以精細(xì)地反映煤系烴源巖TOC含量的細(xì)微變化。
[Abstract]:The correlation analysis reveals that there is a large correlation between the TOC content of hydrocarbon source rocks and the logging parameters and the correlation between logging parameters . The prediction model of TOC content of BP neural network , which is optimized by 螖log R , BP neural network and genetic algorithm ( GA ) , is established by means of the average influence value ( MIV ) method .
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)煤炭資源與安全開采國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2012YQ030126) 國家自然基金煤炭聯(lián)合基金資助項(xiàng)目(U1261203) 中國地質(zhì)調(diào)查局基金資助項(xiàng)目(12120115102101)
【分類號(hào)】：P618.13

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本文編號(hào)：1926972