[发明专利]基于概率神经网络算法的烃源岩预测方法及装置在审
| 申请号： | 201610375298.3 | 申请日： | 2016-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN107436452A | 公开（公告）日： | 2017-12-05 |
| 发明（设计）人： | 袁晓宇;陈迎宾;王彦青;胡烨;吴小奇 | 申请（专利权）人： | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院 |
| 主分类号： | G01V1/40 | 分类号： | G01V1/40;G01V1/30 |
| 代理公司： | 北京聿宏知识产权代理有限公司11372 | 代理人： | 张文娟,朱绘 |
| 地址： | 100728 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于概率神经网络算法的烃源岩预测方法及装置，其中方法包括对获取的研究区各钻井的烃源岩岩心、岩屑样品进行分析测试，以获得样品点的Toc值；利用测井曲线计算获得研究区各钻井烃源岩层段纵向的Toc预测曲线；根据样品点的Toc值对Toc预测曲线进行校正，以获取Toc曲线；根据Toc曲线和井旁地震道的地震属性，利用概率神经网络算法对地震属性进行训练，以获取优选地震属性，提取三维地震资料的优选地震属性，计算获得三维分布的Toc数据体，以完成研究区烃源岩预测。本发明提供的方法，采用基于概率神经网络算法能更好地捕捉地震属性和Toc之间的非线性关系，使对烃源岩的预测结果更精确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 概率 神经网络 算法 烃源岩 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于概率神经网络算法的烃源岩预测方法，其特征在于，包括：步骤101，对获取的研究区各钻井的烃源岩岩心、岩屑样品进行分析测试，以获得样品点的Toc值；步骤102，利用测井曲线计算获得研究区各钻井烃源岩层段纵向的Toc预测曲线；步骤103，根据样品点的Toc值对Toc预测曲线进行校正，以获取Toc曲线；步骤104，根据Toc曲线和井旁地震道的地震属性，利用概率神经网络算法对地震属性进行训练，以获取优选地震属性，其中，优选地震属性为与Toc相关性最好的地震属性；步骤105，提取三维地震资料的优选地震属性，计算获得三维分布的Toc数据体，以完成研究区烃源岩预测。
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