【摘 要】
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页岩气储层总有机碳(TOC)含量是页岩气评价的重要参数,如何准确确定TOC含量是页岩气勘探开发研究的一个关键问题。以黔江地区下志留统龙马溪组为研究对象,通过页岩气储层有机
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院,三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室
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页岩气储层总有机碳(TOC)含量是页岩气评价的重要参数,如何准确确定TOC含量是页岩气勘探开发研究的一个关键问题。以黔江地区下志留统龙马溪组为研究对象,通过页岩气储层有机碳含量测试和钻井测井资料的统计分析,研究了TOC含量的测井响应特征,优选了体积密度(DEN)、自然伽马(GR)、自然电位(SP)和声波时差(AC)4条测井曲线作为特征向量,建立了TOC含量的BP神经网络预测模型,改进了BP神经网络算法,并对黔江地区1口页岩气井下志留统龙马溪组TOC含量进行了预测和对比分析。结果表明:基于测井参数的BP神经网络模型具有极强的非线性逼近能力,能真实反映页岩气储层TOC含量与测井参数之间的非线性关系,预测结果与实测值之间误差小,相对误差一般小于10%。
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