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鄂尔多斯盆地延长组烃源岩有机碳含量测井预测方法优选及应用

发布时间:2018-08-18 13:41
【摘要】:尽管通过测井数据预测烃源岩有机碳含量(TOC)具有经济快速的明显优势,但由于不同地区及地层的特殊性,其预测误差限制了该方法的广泛应用。利用前人提出的预测烃源岩TOC含量的自然伽马测井法、体积密度测井法、多元回归分析法和BP神经网络模型,结合鄂尔多斯盆地延长组的地质特征建立了研究区TOC含量预测的经验公式和模型。优选认为BP模型为延长组TOC含量预测精度最高的方法,并将其应用于盆地南部YK1井延长组,得到9 220个样点的TOC值,辨识出4段连续厚度大于10m的有效烃源岩,分别位于长_9~1段、长_7~3段、长_7~2段和长_7~1段,并且长_7~2—长_7~3段为TOC含量最高的优质层段。研究发现,这些有效烃源岩层段均不同程度地发育油页岩,并且同一层段TOC含量预测值在不同地区的钻井中可能出现明显的差异,这与延长组不同沉积时期古湖泊沉积相的分布和差异相一致。
[Abstract]:Although the prediction of organic carbon content (TOC) of source rock by logging data has obvious advantages of economy and rapidity, its prediction error limits its wide application due to the particularity of different regions and formations. The natural gamma logging method, volume density logging method, multivariate regression analysis method and BP neural network model are used to predict the TOC content of source rock. Based on the geological characteristics of Yanchang formation in Ordos Basin, an empirical formula and model for prediction of TOC content in the study area are established. The BP model is considered to be the most accurate method for predicting TOC content in Yanchang formation. The BP model is applied to the Yanchang formation of YK1 well in the south of the basin. The TOC values of 9 220 samples are obtained, and the effective source rocks with continuous thickness of more than 10 m are identified. It is located in the section of Changshan 1, the segment of long tit 7 / 3, the segment of S / T 7 / 2 and the section of S / T / T / 7 / 1, respectively, and the segment of S / T / T / T is the best layer with the highest TOC content. It is found that oil shale is developed in these effective source rock formations to varying degrees, and the predicted values of TOC content in the same zone may vary significantly in drilling in different regions. This is consistent with the distribution and difference of paleolake sedimentary facies in different sedimentary periods of Yanchang formation.
【作者单位】: 甘肃省油气资源研究重点实验室/中国科学院油气资源研究重点实验室;中国科学院大学;中国石油东方地球物理公司研究院;
【基金】:中国科学院战略性先导科技专项(编号:XDB10010103) 国家自然科学基金课题(编号:41172131) 甘肃省重点实验室专项(编号:1309RTSA041)联合资助
【分类号】:P618.13

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本文编号:2189639

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