本文選題：復(fù)雜巖性 + 致密層��； 參考：《地球物理學(xué)進展》2017年03期

【摘要】：本文系統(tǒng)分析ΔLogR技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜巖性致密層有機質(zhì)評價中存在兩方面的局限性:參數(shù)選取方面,測井曲線選取過于單一,無法有效削弱致密層段復(fù)雜巖性和孔隙度等因素對計算有機碳含量的影響;構(gòu)建模型方面,人為剔除異常點存在隨機性與偶然性誤差,影響建模準(zhǔn)確性.針對上述問題,本文建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并將其應(yīng)用于柳河盆地柳參1井下樺皮甸子組烴源巖有機質(zhì)評價.研究結(jié)果表明,在不剔除異常點情況下,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計算TOC值和實測116組TOC值相關(guān)性達到0.886,顯示建模效果良好.分別應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ΔLogR模型,計算研究區(qū)致密層縱向上連續(xù)的TOC曲線,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計算TOC曲線與實測TOC數(shù)據(jù)基本吻合,而ΔLogR模型的計算TOC曲線吻合度較差.因此在測井資料完善的情況下,本文建議使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價復(fù)雜巖性的致密層有機質(zhì).
[Abstract]:In this paper, we systematically analyze the limitations of 螖 LogR technique in evaluating organic matter in complex lithologic dense beds. The parameters are chosen, the logging curve is too single.The influence of complex lithology and porosity on the calculation of organic carbon content can not be effectively weakened. In the construction of model there are randomness and fortuitous errors in the artificial elimination of abnormal points which affect the accuracy of modeling.In view of the above problems, a BP neural network model is established and applied to the evaluation of organic matter in source rock of Huapianzi formation in Liushen 1 downhole in Liuhe Basin.The results show that the correlation between the calculated TOC value of BP neural network model and the measured TOC value of 116 groups is 0.886, which shows that the modeling effect is good.BP neural network and 螖 LogR model are used to calculate the longitudinal continuous TOC curves in the study area. The calculated TOC curves are in good agreement with the measured TOC data, but the calculated TOC curves of the 螖 LogR model are less consistent.Therefore, under the condition of perfect logging data, it is suggested that BP neural network be used to evaluate the organic matter of dense layers with complex lithology.
【作者單位】： 中國石油大學(xué)(華東)非常規(guī)油氣與新能源研究院;中國石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(41330313,41402122) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助(13CX05013A) 博士后科學(xué)基金面上項目(2014M561980)聯(lián)合資助
【分類號】：P631.81

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本文編號：1740915