【摘 要】
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总有机碳含量(TOC)是评价页岩生烃能力的关键性指标,岩心样品测试仅能获得离散的TOC含量,且成本较高.基于页岩在常规测井上的响应特征,运用多元回归分析法、拓展ΔlgR法、RBF神经网络法对威远地区筇竹寺组页岩TOC含量进行预测.结果表明:①优质页岩测井曲线响应特征通常表现为“四高两低一扩”,即高自然伽马、高电阻率、高声波时差、高中子、低密度、低光电吸收截面指数、井径扩径,同时测井曲线响应特征还受矿物成分的影响;②ΔlgR法运用于较深页岩储层的TOC预测时,需根据研究区具体地质情况进行合理的改进;③相比多
【机 构】
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成都理工大学 地球物理学院,成都 610059;中国石油川庆钻探工程有限公司 页岩气项目经理部,成都 610051
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总有机碳含量(TOC)是评价页岩生烃能力的关键性指标,岩心样品测试仅能获得离散的TOC含量,且成本较高.基于页岩在常规测井上的响应特征,运用多元回归分析法、拓展ΔlgR法、RBF神经网络法对威远地区筇竹寺组页岩TOC含量进行预测.结果表明:①优质页岩测井曲线响应特征通常表现为“四高两低一扩”,即高自然伽马、高电阻率、高声波时差、高中子、低密度、低光电吸收截面指数、井径扩径,同时测井曲线响应特征还受矿物成分的影响;②ΔlgR法运用于较深页岩储层的TOC预测时,需根据研究区具体地质情况进行合理的改进;③相比多元回归分析法和拓展ΔlgR法,RBF神经网络法能通过空间变换较精确的描述有机碳与测井参数的非线性关系,使预测的有机碳与实测值拟合度高,预测效果最好,为研究区最佳有机碳预测方法.
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