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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,并结合沉积微相做出TOC平面图,发现研究区的东南部和中部的沼泽沉积微相的TOC值较高,分流河道沉积微相的TOC值较低。TOC值的平面分布与沉积微相分布在整体上具有良好的匹配关系,显示了CNN方法计算TOC的可行性。 相似文献
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