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题名利用核测井资料预测海相页岩储集层总有机碳含量
被引量：2
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作者
赵冰
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机构
长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室
长江大学非常规油气湖北省协同创新中心
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出处
《新疆石油地质》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期499-504,共6页
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文摘
总有机碳含量是反映页岩储集层资源量的重要参数,而核测井包含着大量烃源岩有机质丰度的信息。分析川东南地区X1井、X2井和X3井的核测井曲线响应值与总有机碳含量的相关关系,并从影响总有机碳含量的地质因素出发,选出对总有机碳含量敏感的核测井曲线和能够反映总有机碳含量地质成因的核测井曲线组合参数。通过BP神经网络建立适用于该地区的总有机碳含量核测井曲线预测模型,预测川东南地区X4井的总有机碳含量,预测结果与113块岩心分析结果的平均相对误差为0.41,模型预测精度较高,能满足该地区生产需求。将该模型应用到川南地区威远区块和永川区块的海相页岩储集层,均取得较好的效果,证明该预测模型可操作性强、通用性较好、评价精度较高,为海相页岩储集层总有机碳含量评价提供了有效的技术手段。
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关键词
核测井
海相
页岩储集层
总有机碳含量
敏感组合参数
BP神经网络
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Keywords
nuclear logging
marine facies
shale reservoir
total organic carbon content
combined sensitive parameter
BP neural network
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分类号
TE122.2
[石油与天然气工程—油气勘探]
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