基于概率神經網絡的烴源巖TOC預測——以珠江口盆地陸豐南區為例
石創; 朱俊章; 龍祖烈; 秦成崗; 史玉玲; 黃玉平 中海石油(中國)有限公司深圳分公司; 廣東深圳518054
關鍵詞：烴源巖 總有機碳質量分數 神經網絡 陸豐南區
摘要：烴源巖評價在油氣成藏和資源潛力研究中起著關鍵性作用,而總有機碳質量分數(TOC)是烴源巖評價的基礎和影響油氣資源評價的關鍵參數。海上油氣勘探因鉆井和取樣數量的限制,難以獲得連續的TOC數據。通過地化-測井-地震聯合優選地震屬性參數,基于概率神經網絡(PNN)對陸豐南區烴源巖TOC進行了預測。結果表明:文昌組下段發育優質烴源巖,其中文四段烴源巖是陸豐凹陷南部油氣資源的主要貢獻者。運用PNN神經網絡預測烴源巖TOC,可獲得高精度烴源巖TOC三維數據體,充分揭示了烴源巖有機質豐度的非均質特點,有效彌補了海上少井區烴源巖評價的缺陷,為精細油氣資源潛力評價提供了一種新的嘗試。
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