【摘 要】
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由于取样的限制,通常在烃源岩评价中往往只能获得十分有限的实测烃源岩的TOC含量数据。但随着我国多数盆地精细勘探的深入,需要更加精细的烃源岩评价,因此,人们对测井数据拟
【机 构】
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中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室,
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由于取样的限制,通常在烃源岩评价中往往只能获得十分有限的实测烃源岩的TOC含量数据。但随着我国多数盆地精细勘探的深入,需要更加精细的烃源岩评价,因此,人们对测井数据拟合烃源岩的TOC含量变化越来越重视。目前该技术最先进的是人工神经网络拟合方法,但多种神经网络在拟合高成熟度碳酸盐岩烃源岩地层的TOC含量时相关性均不够高。针对研究区内烃源岩的特点,尝试了一种用图版分类—模糊排队—BP神经网络联合拟合TOC含量的新方法。利用该方法对鄂尔多斯盆地马家沟组的测井资料和实测总有机碳资料进行数据处理,将结果与ΔlogR方法、模糊神经网络方法的结果相比较,证实该方法的结果与实测值有更好的相关性,为系统了解鄂尔多斯盆地下古生界烃源岩发育提供了一定的科学依据。
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