【摘 要】
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页岩含气量是页岩气勘探开发评价和预测的关键参数之一。常规利用地球物理方法开展页岩含气量预测是建立在总含气量与密度参数的线性拟合基础上,通过叠前密度反演实现含气量的预测。然而四川盆地Z区块钻探程度低,地质资料少,岩石样品实验数据缺乏,由线性回归公式建立的页岩含气量预测模型,预测精度较低,存在一定的误差。针对上述问题,本文提出了一种基于粒子群（PSO）的支持向量机（SVM）的页岩含气量预测模型。采用P
【机 构】
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中国石油东方地球物理公司西南物探研究院
【出 处】
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国际页岩气论坛2021第十一届亚太页岩油气暨非常规能源峰会论文集
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页岩含气量是页岩气勘探开发评价和预测的关键参数之一。常规利用地球物理方法开展页岩含气量预测是建立在总含气量与密度参数的线性拟合基础上,通过叠前密度反演实现含气量的预测。然而四川盆地Z区块钻探程度低,地质资料少,岩石样品实验数据缺乏,由线性回归公式建立的页岩含气量预测模型,预测精度较低,存在一定的误差。针对上述问题,本文提出了一种基于粒子群（PSO）的支持向量机（SVM）的页岩含气量预测模型。采用PSO-SVM模型计算得到含气量测井曲线,与岩心实测含气量进行对比,验证模型的精准度。再利用模型计算出页岩含气量与敏感参数之间复杂的非线性关系,根据建立非线性关系可以反演得到储层含气量数据体。研究表明,利用PSO-SVM模型技术进行含气量预测,可以有效提高页岩气储层含气量的预测精度,在四川盆地具有很好的应用前景。
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