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多属性融合在陵水凹陷烃源岩研究中的应用
被引量:
4
1
作者
刘仕友
徐冲
+2 位作者
孙万元
邢军辉
徐晓宇
《特种油气藏》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期23-27,共5页
针对深水区钻井资料少,中深层地震资料品质差,常规手段无法有效进行烃源岩总有机碳含量(TOC)预测的问题,运用ΔlogR法求取测井TOC曲线,运用相关性分析进行地震属性优选,运用多元线性回归和概率类神经网络2种方法进行多属性融合预测TOC,...
针对深水区钻井资料少,中深层地震资料品质差,常规手段无法有效进行烃源岩总有机碳含量(TOC)预测的问题,运用ΔlogR法求取测井TOC曲线,运用相关性分析进行地震属性优选,运用多元线性回归和概率类神经网络2种方法进行多属性融合预测TOC,以陵水凹陷为例建立了一套适用于深水区少井条件下的多属性融合预测烃源岩TOC的技术流程。研究结果体现了概率类神经网络融合预测TOC的优越性,该研究对深水区少井条件下的烃源岩预测具有一定的借鉴意义。
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关键词
烃源岩
总有机碳含量
多属性融合
概率类神经网络
陵水凹陷
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题名
多属性融合在陵水凹陷烃源岩研究中的应用
被引量:
4
1
作者
刘仕友
徐冲
孙万元
邢军辉
徐晓宇
机构
中海石油(中国)有限公司湛江分公司
中国海洋大学
出处
《特种油气藏》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期23-27,共5页
基金
国家科技重大专项"海洋深水区油气勘探关键技术"(2016ZX05026)
国家自然科学基金"南海西北部盆地构造沉积特征对青藏高原隆升的响应"(41530963)
文摘
针对深水区钻井资料少,中深层地震资料品质差,常规手段无法有效进行烃源岩总有机碳含量(TOC)预测的问题,运用ΔlogR法求取测井TOC曲线,运用相关性分析进行地震属性优选,运用多元线性回归和概率类神经网络2种方法进行多属性融合预测TOC,以陵水凹陷为例建立了一套适用于深水区少井条件下的多属性融合预测烃源岩TOC的技术流程。研究结果体现了概率类神经网络融合预测TOC的优越性,该研究对深水区少井条件下的烃源岩预测具有一定的借鉴意义。
关键词
烃源岩
总有机碳含量
多属性融合
概率类神经网络
陵水凹陷
Keywords
source-rock
total organic carbon content
multi-attribute fusion
probabilistic neural network
Lingshui Sag
分类号
TE122 [石油与天然气工程—油气勘探]
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作者
出处
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1
多属性融合在陵水凹陷烃源岩研究中的应用
刘仕友
徐冲
孙万元
邢军辉
徐晓宇
《特种油气藏》
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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