基于RBF神经网络的页岩气丰度预测

摘要：

对页岩气成藏条件进行分析认为，机质含量、类型、成熟度、储层厚度、埋藏深度和孔隙度等为影响页岩气成藏的主要因素；依据四川盆地和北美页岩气形成的地质条件的相似性和所收集的大量页岩气数据，利用RBF神经网络构建了各主要因素与资源量丰度的网络模型，并用MATLAB对网络模型进行训练。对 Ohio 和龙马溪组页岩资源丰度进行了预测，预测误差分别为27.5%和3.5%，表明RBF神经网络模型可较好预测页岩气产量，对页岩气开采和勘探具有参考价值。

关键词：页岩气丰度预测、人工神经网络、RBF、四川盆地

分类号：TE121(石油、天然气地质与勘探)

资助基金：国家自然科学基金项目“华南新元古代楔状地层沉积充填序列及大地构造研究”编号41030315

在线出版日期：2015-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：45-49