基于支持向量机模型的烃源岩有机碳含量预测——以鄂尔多斯盆地为例

摘要：

根据测井数据预测烃源岩有机质丰度为烃源岩评价提供了相对容易和廉价的替代方案.目前被广泛运用于预测有机质丰度的方法是ΔLogR法.为了适应复杂地质条件下的TOC预测,选取区域沉积背景下的一口密集采样模型井,使用线性滤波预处理数据,统一测井数据和TOC数据的精度;计算测井响应的皮尔森矩阵筛选测井训练特征;利用测井训练特征和TOC实测值作为输入建立支持向量机模型;使用交叉验证法选取地区最优模型以增强泛化能力.该新方法在鄂尔多斯盆地盐池地区的应用显示,相比ΔLogR预测方法,对TOC低值和高值的预测误差更小,能够有效反映延长组长7油层组源岩有机质丰度的纵向变化.

关键词：支持向量机、TOC计算、ΔLogR法、鄂尔多斯盆地

所属期刊栏目：30

分类号：TE122.1(石油、天然气地质与勘探)

资助基金：国家科技重大专项课题"致密油形成条件、富集规律与资源潜力"2016ZX05046-001

在线出版日期：2019-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：761-768