Количественное геофизическое прогнозирование содержания органического углерода сланцев (TOC) на основе нейронных сетей: пример из южного Сычуаньского бассейна, Китай

Точное прогнозирование содержания общего органического углерода (TOC) имеет решающее значение для оценки качества керогеносодержащих пород при бурении. Однако традиционные каротажные данные недостаточны для получения трехмерной (3D) количественной оценки TOC сланцев, главным образом из-за их неспособности полностью фиксировать физические свойства, тесно связанные с обогащением органическим углеродом, такие как сопротивление и пористость. Учитывая это ограничение, в настоящем исследовании предложен количественный метод прогнозирования TOC сланцев на основе инвертированных объемов параметров, чувствительных к TOC. Интегрируя моделирование с помощью нейронных сетей и моделирование сигналов волновой индикации, предложенный метод использует каротажные параметры, которые проявляют сильную корреляцию с TOC. Эта многопараметрическая нелинейная геофизическая методика прогнозирования обеспечивает более высокую точность по сравнению с традиционными подходами и позволяет установить связь между содержанием TOC и геофизическими каротажными параметрами для 3D оценки TOC сланцев. Корреляционный анализ между измеренными в кернах значениями TOC и каротажными параметрами выявляет плотность, акустическое время прохождения, пористость, сопротивление, содержание калия, содержание урана и другие переменные как параметры, чувствительные к TOC. Эти параметры затем используются для задания ограничений модели инверсии постстековой волновой индикации сейсмических данных. Впоследствии с помощью нейронной сети устанавливается нелинейное отображение между этими чувствительными к TOC параметрами и измеренными значениями TOC, в результате чего получается количественная модель прогнозирования TOC. Применение разработанной инверсной модели по району исследования демонстрирует сильное соответствие между предсказанными уровнями органического углерода и лабораторными измерениями, подтверждая, что предложенный метод обеспечивает точный и осуществимый геофизический подход для количественного прогнозирования TOC сланцев. В работе предложен новый геофизический количественный метод прогнозирования содержания TOC в сланцах, впервые применены множественные постстековые сейсмические чувствительные параметры для прогнозирования TOC, показаны преимущества в виде высокой точности прогноза и широкой применимости, а также впервые для сейсмического прогнозирования TOC в сланцах введена радиально-базисная (RBF) нейронная сеть.