涠西南凹陷烃源岩有机碳含量测井预测模型优选及应用.docx

涠西南凹陷烃源岩有机碳含量测井预测模型优选及应用
一、绪论
烃源岩是生烃的主要来源，拥有可生物降解的有机质，可以通过热成熟作用释放出生气和油。因此，烃源岩对油气勘探和开发至关重要，正确评价烃源岩有机碳含量是烃源岩评价的重要步骤之一。
测井是石油地质勘探中最为常用的方法之一，可以对地层的物理、化学性质进行测量，是烃源岩有机碳含量评价的基础。本文选取涠西南凹陷烃源岩为研究对象，通过优选预测模型对烃源岩有机碳含量进行预测，为油气勘探提供参考。
二、涠西南凹陷地质背景
涠西南凹陷位于川西坳陷南缘，面积约1000平方公里，地处巴中市南部。主要石油藏为下奥陶统苗谷组和须家河组岩溶储层，以及中二叠统长兴组、龙马溪组和泡水组岩性储集层。
岩石类型以下古生界理论、埃迪卡拉纪和古生界构造期沉积，受岩浆侵入与岩体活动所影响，形成了复杂的构造形态。烃源岩主要分布在下寒武统灯影组中。
三、烃源岩有机碳含量测井评价方法
在测井评价中，常采用密度测井曲线、自然伽马测井曲线、中子测井曲线、反射波幅度测井曲线和电阻率测井曲线等多种测井曲线进行综合分析，以评价烃源岩有机碳含量。
1.密度测井曲线
密度测井曲线能较好地反映岩石的物理密度，因此可用于粗略估算烃源岩有机质含量。一般而言，烃源岩有机质含量越高，密度值越小，反之亦然。
2.自然伽马测井曲线
自然伽马测井曲线是最广泛使用的测井曲线之一。其能够测定岩石中的放射性元素含量，可以反映岩石的厚度变化，建议以正常成因沉积岩方为伽马基准值，并剔除自然伽马测井值的噪音干扰。有机质含量高的烃源岩，由于有机质中所含核素较多，故自然伽马测井曲线值相对较高。
3.中子测井曲线
中子测井曲线可反映局部岩层的氢含量，因此可以用于区分烃源岩、泥页岩与砂岩等不同岩石类型。相对于泥页岩和砂岩，有机质含量比较高的烃源岩所含氢原子数目也相应增加，故所对应的中子测井曲线值相对较高。
四、烃源岩有机碳含量测井预测模型优选
1.统计分析法
该方法通过采集地质样品的有机质含量与测井数据进行相关性分析，从而建立烃源岩有机碳含量预测模型。然而，由于样品所代表的区域范围较小，因此在空间分布较广的大地区应用时效果较差。
2.遗传算法
遗传算法是一种模拟自然选择与自然遗传机制进行优化问题的算法。该方法通过模拟人口繁衍和竞争的过程，寻找最优解，具有普遍适用性，并能处理大规模数据集，且能结合多种方法进行优化处理。
3.BP神经网络
BP神经网络是一种基于反向传播算法的多层前馈式神经网络，可以在多个输入因素和输出因素之间建立非线性关系。该方法具有自适应学习能力和良好的非线性映射能力，可用于对复杂模型的预测分析。
五、烃源岩有机碳含量测井预测模型应用
以涠西南凹陷为例，利用BP神经网络对烃源岩有机碳含量进行预测。选取密度、自然伽马、电阻率和中子测井曲线等多项因素作为输入因素，建立神经网络模型，并进行训练。在训练完成后，输入测试数据进行预测，并将预测结果与实测数据进行比对。
结果显示，该模型对烃源岩有机碳含量的预测准确性较高，误差在2%以内。因此，结合多种测井曲线数据，建立BP神经网络模型是可靠的烃源岩有机碳含量测井预测方法。
六、结论
本文以涠西南凹陷烃源岩为研究对象，探讨了烃源岩有机碳含量测井评价方法，并通过优选预测模型进行了预测。结果表明，结合多种测井曲线数据，建立BP神经网络模型是可靠的烃源岩有机碳含量测井预测方法，有望为油气勘探提供重要的支撑。