【摘 要】
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对于复杂岩性页岩岩相的识别,传统的建立岩相图版的方法因未充分考虑到测井数据间的相似性造成的干扰以及与岩心实验数据尺度上的差异性,导致建立的识别图版中不同类别的样本
【机 构】
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中国石油吐哈油田分公司勘探开发研究院
【基金项目】
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“十三五”国家重大科技专项专题“吐哈—三塘湖盆地岩性地层油气藏分布规律与目标评价”(编号:2016ZX05001003-006);中国石油股份有限公司重大科技专项“中国石油第四次油气资源评价”(编号:2013E-050206)联合资助
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对于复杂岩性页岩岩相的识别,传统的建立岩相图版的方法因未充分考虑到测井数据间的相似性造成的干扰以及与岩心实验数据尺度上的差异性,导致建立的识别图版中不同类别的样本点相互重叠、界限模糊,预测偏差较大。针对该问题,以三塘湖盆地马朗凹陷芦草沟组二段为例,在对储层特征充分认识的基础上,采用了一种基于主成分分析的 BP 神经网络方法,首先分析研究区岩心资料并对其进行归类组合,划分出富有机质纹层相、富碳酸盐纹层相和富凝灰质纹层相 3 种岩相类型,以便缩小与测井数据间的尺度误差;其次建立岩相图版并提取自然伽马、声波时差
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