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基于卷积神经网络的页岩TOC三维定量预测方法
1
作者
汪子祺
吴朝容
+3 位作者
黄开兴
孙正星
郝悦翔
李勇
《石油地球物理勘探》
北大核心
2025年第2期273-282,共10页
总有机碳含量(TOC)是页岩气勘探开发的一项重要评价指标。测井资料可高效评估TOC,但无法预测井间区域;而从地震资料提取的TOC敏感因子,可实现三维空间预测,但由于页岩储层的厚度薄且非均质性较强,仅依靠地震数据难以达到其精度要求。因...
总有机碳含量(TOC)是页岩气勘探开发的一项重要评价指标。测井资料可高效评估TOC,但无法预测井间区域;而从地震资料提取的TOC敏感因子,可实现三维空间预测,但由于页岩储层的厚度薄且非均质性较强,仅依靠地震数据难以达到其精度要求。因此需要综合使用多种数据以提升TOC评估准确性。为此,提出一种基于卷积神经网络的高精度页岩TOC定量预测方法。首先,针对页岩特性,对钻井实测岩心TOC数据与多种测井特征曲线进行相关性分析,优选出最具代表性和敏感性的特征;其次,基于识别出的敏感参数,构建相应的卷积神经网络预测模型,将实测TOC样本与敏感测井参数构建的训练样本按7∶3划分数据集,用于模型的训练和验证;最后,利用波形指示模拟技术获得的高分辨率敏感参数反演结果作为三维TOC含量预测的特征输入,将各敏感参数排列重组后输入卷积神经网络模型中,实现TOC含量的三维定量预测。研究结果表明,CNN在拟合TOC含量与敏感参数之间的非线性关系方面较多元回归法和BP神经网络等更具有优势,该方法预测的TOC数据与钻井实测值的平均绝对误差和均方根误差均小于0.6%,预测结果与实际情况一致。该方法在页岩薄储层三维TOC含量预测方面具有较高准确性和明显的优势。
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关键词
TOC含量
敏感参数
卷积神经网络
波形指示模拟
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职称材料
四川盆地震旦系灯影组四段碳酸盐岩岩石物理特征及影响因素
被引量:
1
2
作者
王佳庆
邓继新
+2 位作者
刘忠华
闫龙龙
夏辉
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1185-1198,共14页
通过对四川盆地震旦系灯影组四段不同沉积相带样品岩石学、物性和弹性参数测量,分析不同沉积相带储集层的成岩过程及其对岩石物理性质的影响。结果表明:裂隙和矿物组分共同控制岩石物理性质,且两者受沉积环境和成岩作用影响显著。丘滩...
通过对四川盆地震旦系灯影组四段不同沉积相带样品岩石学、物性和弹性参数测量,分析不同沉积相带储集层的成岩过程及其对岩石物理性质的影响。结果表明:裂隙和矿物组分共同控制岩石物理性质,且两者受沉积环境和成岩作用影响显著。丘滩相微生物白云岩主要经历多期白云石化、准同生期溶蚀、构造破裂和热液有机酸溶蚀作用,发育裂隙和溶蚀孔洞;丘滩间洼地或云质潟湖晶粒白云岩主要经历机械压实、埋藏白云石化和构造-热液作用,发育裂隙和晶间孔。与裂隙发育相关的成岩作用造成样品压力效应、水饱和效应增加,纵波阻抗和泊松比显著下降。白云石化作用改变矿物颗粒的性质,造成泊松比接近于白云石,低能环境的泥质、硅质和灰质沉积物致使波阻抗降低、泊松比差异性变化(显著增加或减小)。同时,裂隙与溶蚀孔洞均发育的样品表现出高纵波速度频散特征,仅含裂隙或孔隙的样品纵波速度频散最小。
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关键词
四川盆地
震旦系灯影组
碳酸盐岩
沉积环境
成岩作用
岩石物理特征
波阻抗
泊松比
纵波速度频散
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的页岩TOC三维定量预测方法
1
作者
汪子祺
吴朝容
黄开兴
孙正星
郝悦翔
李勇
机构
地球
勘探与
信息
技术
教育部
重点
实验室
(
成都理工大学
)
成都理工大学
地球
物理学院
中国石化石油物探
技术
研究院有限公司中国石化
地球
物理
重点
实验室
中国石油川庆钻探工程有限公司页岩气
勘探
开发项目经理部
出处
《石油地球物理勘探》
北大核心
2025年第2期273-282,共10页
基金
中国石化地球物理重点实验室开放基金资助项目“基于AI的页岩储层参数定量预测方法研究”(36750000-23-FW0399-0005)资助。
文摘
总有机碳含量(TOC)是页岩气勘探开发的一项重要评价指标。测井资料可高效评估TOC,但无法预测井间区域;而从地震资料提取的TOC敏感因子,可实现三维空间预测,但由于页岩储层的厚度薄且非均质性较强,仅依靠地震数据难以达到其精度要求。因此需要综合使用多种数据以提升TOC评估准确性。为此,提出一种基于卷积神经网络的高精度页岩TOC定量预测方法。首先,针对页岩特性,对钻井实测岩心TOC数据与多种测井特征曲线进行相关性分析,优选出最具代表性和敏感性的特征;其次,基于识别出的敏感参数,构建相应的卷积神经网络预测模型,将实测TOC样本与敏感测井参数构建的训练样本按7∶3划分数据集,用于模型的训练和验证;最后,利用波形指示模拟技术获得的高分辨率敏感参数反演结果作为三维TOC含量预测的特征输入,将各敏感参数排列重组后输入卷积神经网络模型中,实现TOC含量的三维定量预测。研究结果表明,CNN在拟合TOC含量与敏感参数之间的非线性关系方面较多元回归法和BP神经网络等更具有优势,该方法预测的TOC数据与钻井实测值的平均绝对误差和均方根误差均小于0.6%,预测结果与实际情况一致。该方法在页岩薄储层三维TOC含量预测方面具有较高准确性和明显的优势。
关键词
TOC含量
敏感参数
卷积神经网络
波形指示模拟
Keywords
total organic carbon content
sensitive parameter
convolutional neural network
simulation of seis⁃mic waveform indication
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
四川盆地震旦系灯影组四段碳酸盐岩岩石物理特征及影响因素
被引量:
1
2
作者
王佳庆
邓继新
刘忠华
闫龙龙
夏辉
机构
地球
勘探与
信息
技术
教育部
重点
实验室
(
成都理工大学
)
成都理工大学
地球
物理学院
中国石油
勘探
开发研究院
出处
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1185-1198,共14页
基金
国家自然科学基金“流体饱和致密砂岩多频段岩石物理实验及理论解释模型”项目(41774136)。
文摘
通过对四川盆地震旦系灯影组四段不同沉积相带样品岩石学、物性和弹性参数测量,分析不同沉积相带储集层的成岩过程及其对岩石物理性质的影响。结果表明:裂隙和矿物组分共同控制岩石物理性质,且两者受沉积环境和成岩作用影响显著。丘滩相微生物白云岩主要经历多期白云石化、准同生期溶蚀、构造破裂和热液有机酸溶蚀作用,发育裂隙和溶蚀孔洞;丘滩间洼地或云质潟湖晶粒白云岩主要经历机械压实、埋藏白云石化和构造-热液作用,发育裂隙和晶间孔。与裂隙发育相关的成岩作用造成样品压力效应、水饱和效应增加,纵波阻抗和泊松比显著下降。白云石化作用改变矿物颗粒的性质,造成泊松比接近于白云石,低能环境的泥质、硅质和灰质沉积物致使波阻抗降低、泊松比差异性变化(显著增加或减小)。同时,裂隙与溶蚀孔洞均发育的样品表现出高纵波速度频散特征,仅含裂隙或孔隙的样品纵波速度频散最小。
关键词
四川盆地
震旦系灯影组
碳酸盐岩
沉积环境
成岩作用
岩石物理特征
波阻抗
泊松比
纵波速度频散
Keywords
Sichuan Basin
Sinian Dengying Formation
carbonate rock
sedimentary environment
diagenesis
petrophysical properties
wave impedance
Poisson’s ratio
P-wave velocity dispersion
分类号
TE122.2 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的页岩TOC三维定量预测方法
汪子祺
吴朝容
黄开兴
孙正星
郝悦翔
李勇
《石油地球物理勘探》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
四川盆地震旦系灯影组四段碳酸盐岩岩石物理特征及影响因素
王佳庆
邓继新
刘忠华
闫龙龙
夏辉
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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