RBF神经网络法在页岩油关键参数测井评价中的应用

来源 :第十四届全国有机地球化学学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wlp00
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利用常规测井曲线对泥页岩进行有机非均质性(包括含油非均质性)的连续评价被广泛接受,对于总有机碳(TOC)的测井评价前人有较多研究,但对于游离烃(S1)和粘土矿物的研究报道较少。本研究以四扣洼陷L69井为例,利用RBF神经网络法对泥页岩TOC、S1、粘土矿物含量进行测井评价,探讨RBF神经网络法对页岩油关键参数进行测井评价的可行性。 RBF网络是一个两层的前向网络,输入数目等于所研究问题的独立变量数,中间层选取基函数作为转移函数,从输入层到隐层空间的变换是非线性的,隐层到输出层是线性的,隐层单元的变换函数是一种局部分布的对中心点径向对称衰减的非负非线性函数,即径向基函数,输出层为一个线性组合器。
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赤岸油田分布在高邮凹陷汉留断裂带西部末端的赤岸构造带内,由多个断块油藏构成,因受多级断层的切割,形成了构造破碎、断块小、油气藏分布复杂的特点。国内王铁冠等最先运用二苯并噻吩参数4-/1-MDBT(4-/1-甲基二苯并噻吩,2,4-/1,4-DMDBT(2,4-/1,4-二甲基二苯并噻吩)和4,6-/1,4-DMDBT(4,6-/1,4-二甲基二苯并噻吩)较好的指示了西江24-3油田和塔河油田奥陶系
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