基于深度学习的页岩储层总有机碳含量预测方法

毕臣臣

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基于深度学习的页岩储层总有机碳含量预测方法

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页岩储层总有机碳(total organic carbon,TOC)含量的地震预测普遍采用密度回归拟合法,仅考虑了单因素的线性关系,预测结果误差较大。针对常规方法的不足,提出了基于深度学习的TOC含量预测方法。首先,从测井资料中优选出与TOC含量曲线相关度相对较高的多个弹性参数曲线作为样本集输入数据,TOC含量曲线作为样本集输出数据,构建针对TOC含量预测的深度前馈神经网络模型;然后,调试网络模型结构,并利用共轭梯度法进行网络参数寻优;最后,将叠前振幅随偏移距变化(amplitude versus offset,AVO)反演得到的弹性参数数据体输入深度前馈神经网络模型,预测得到最终的TOC含量数据体。通过四川盆地页岩储层实际测井、地震资料的应用,对比了该方法相对于常规回归拟合法的优越性,验证了方法的实用性和可行性,为页岩储层TOC含量预测提供了新思路。

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来源
《科学技术与工程》 |2023年第2期|494-501|共8页
作者
毕臣臣;
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作者单位

中石化石油物探技术研究院有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地震勘探;
关键词
深度学习; 页岩储层; TOC含量; 深度前馈神经网络;

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