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基于卷积神经网络的页岩TOC三维定量预测方法
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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。 展开更多
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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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
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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。 展开更多
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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