【摘 要】
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总有机碳含量(TOC)是烃源岩评价的重要指标。传统的TOC预测模型有ΔlogR和BP神经网络,但是ΔlogR的拟合精度较低,BP神经网络容易陷入局部最优。针对这些问题,提出一种基于卷
【机 构】
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中国科学院大学地球与行星科学学院,中国科学院计算地球动力学重点实验室,中国石油化工有限公司华北分公司,中石化华北石油工程有限公司测井分公司
【基金项目】
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中国石油化工股份有限公司华北分公司源项目(Y34101X1G2)资助.
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总有机碳含量(TOC)是烃源岩评价的重要指标。传统的TOC预测模型有ΔlogR和BP神经网络,但是ΔlogR的拟合精度较低,BP神经网络容易陷入局部最优。针对这些问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)预测烃源岩TOC的方法。以鄂尔多斯盆地杭锦旗地区上古生界泥质烃源岩为研究对象,通过对比实验验证该方法的有效性。实验结果表明,CNN可用于TOC预测,且预测精度高于ΔlogR和BP神经网络。利用CNN对108口钻井的山1段和太原组泥岩的TOC值进行预测
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