基于算法优化BP神经网络预测不同沉积相带烃源岩TOC—以鄂尔多斯盆地西南部三叠系长7段为例摘要
资源量的计算对于常规与非常规油气勘探都具有重要意义。页岩总有机碳(TOC)与油气的生烃潜力有关,准确的TOC预测模型可以提高开发效率,降低开发成本。同时,对盆地边缘资源的探明可以满足常规油气勘探的接续。该研究以鄂尔多斯盆地西南部的环县西缘为研究区域,该地区三叠系长7段发育半深湖-深湖泥页岩及三角洲前缘亚相泥岩。通过烃源岩地球化学特征研究,对长7段不同沉积相带烃源岩进行评价。优选相关性较高的测井参数并分别采用MRA模型、BPNN模型、GA-BPNN模型、SSA-BPNN模型对不同沉积相带烃源岩TOC定量预测。为了验证模型的泛化性,利用四种模型对研究区两口具有代表性单井的烃源岩TOC进行预测。结果表明:①研究区长7段半深湖-深湖泥页岩属于好-优质级别烃源岩,有机质类型为Ⅰ型-Ⅱ1型,以生油为主;三角洲前缘泥岩为中等-好级别烃源岩,有机质类型以Ⅱ1型-Ⅱ2型为主;均处于成熟阶段。②MRA模型对三角洲前缘泥岩TOC预测效果差。SSA-BPNN模型相较其他模型预测精度更高,拟合效果更佳,误差值均在0.5之间,对研究区两口单井的TOC预测分析,证实了SSA-BPNN模型比其他模型具有更高的精度。③选取SSA-BPNN模型预测TOC曲线对两口代表性单井烃源岩进行评价,显示半深湖-深湖沉积环境中的烃源岩厚度占比地层厚度高、TOC高、好-优质烃源岩厚度大等特点;三角洲前缘沉积环境中的烃源岩虽然TOC高、质量好,但厚度较小,且横向变化快,非均质性强。该研究以期为鄂尔多斯盆地边缘地区在该层位的TOC预测提供较为精确的预测模型,为盆地边部长7段烃源岩生烃潜力评价研究奠定基础。
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