下古生界海相页岩TOC测井预测模型优选及应用——以川南长宁地区为例OACSTPCD
Optimization of total organic carbon from well logging data in Lower Paleozoic marine shale——A case study from Changning area,southern Sichuan Basin
有机碳含量(TOC)是页岩气资源评价与预测选区的关键指标之一,测井预测是实现单井TOC连续识别的重要手段,本次研究拟揭示各类预测方法在下古生界海相页岩中的预测效果.本次以川南长宁地区龙一段黑色页岩为对象,尝试采用多类预测方法(ΔLogR法及其改进方法、多元线性回归法与神经网络法)与不同的研究尺度(全段或分层)建立TOC测井预测模型,并对不同方法的预测效果进行深入探讨.研究表明,各方法预测效果差异较大,适用性各不相同.整体而言,多元线性回归法与BP神经网络法在研究区的预测效果均优于ΔLogR法及其改进方法.笔者等研究提出多元线性回归法对研究区TOC高值段的预测效果更佳,而神经网络法对TOC低值段的预测精度更高.本次研究根据龙一段各亚段有机质分布特征与测井响应特征的差异,提出通过"精细分层与最优方法匹配"的方式,因地制宜地选择相应的方法进行TOC测井预测.针对龙一1a-c与龙一1d-龙一2,分别采用多元线性回归法与BP神经网络法进行分层精细建模,并获得了最佳的预测效果,不仅预测精度较高,而且相对误差较小,绝大部分样品相对误差不超过20％.
陈轶林;孔令明;梁浩然
中石油西南油气田公司工程技术研究院,成都,610017中石油西南油气田公司勘探开发研究院,成都,610017油气藏地质及开发工程国家重点实验室(成都理工大学),成都,610059
海相页岩龙马溪有机碳测井方法优选
《地质论评》 2023 (3)
1021-1030,10
本文为四川省科技厅应用基础研究项目资助项目(编号:2022NSFSC1093)的成果.
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