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申请/专利权人：中国石油大学(北京)

摘要：本申请提供一种湖相混积页岩中总有机碳含量确定方法、装置及相关产品，涉及油气勘探技术领域。该方法包括：获取目标油气井的常规测井曲线和元素测井曲线；根据常规测井曲线对元素测井曲线的测井深度进行校正，以获得校正后的元素测井曲线；获取常规测井曲线及校正后的元素测井曲线中在多个同一目标测井深度上的至少一个测井参数及至少一个元素含量；将多个同一目标测井深度上的至少一个测井参数及至少一个元素含量输入到已训练至收敛的预测模型中，并采用已训练至收敛的预测模型预测并输出多个目标测井深度的总有机碳含量。本申请提高了总有机碳含量的预测精度，降低了总有机碳含量的计算误差。

主权项：1.一种湖相混积页岩中总有机碳含量确定方法，其特征在于，包括：获取目标油气井的常规测井曲线和元素测井曲线；所述常规测井曲线包括至少一个测井参数与测井深度关系的曲线，所述元素测井曲线包括至少一个元素含量与测井深度关系的曲线；所述常规测井曲线和所述元素测井曲线均包括对应的自然伽马曲线，所述自然伽马曲线表示自然伽马值与测井深度关系的曲线；所述测井参数包括密度、中子孔隙度、声波时差和地层电阻率中的至少一项；确定所述常规测井曲线包括的第一自然伽马曲线中多个第一极值点，并确定所述元素测井曲线包括的第二自然伽马曲线中的多个第二极值点；将所述第一自然伽马曲线中的多个第一极值点与所述第二自然伽马曲线中的多个第二极值点对齐，并基于对齐后的第一极值点和第二极值点确定对应测量深度偏移量；根据各对应测量深度偏移量对元素测井曲线中包括的至少一个元素含量与测井深度关系的曲线的深度进行校正，以获得校正后的元素测井曲线；获取所述常规测井曲线及所述校正后的元素测井曲线中在多个同一目标测井深度上的至少一个测井参数及至少一个元素含量；所述目标测井深度为待确定总有机碳含量的深度；将多个同一目标测井深度上的至少一个测井参数及至少一个元素含量输入到已训练至收敛的预测模型中，并采用所述已训练至收敛的预测模型预测并输出多个目标测井深度的总有机碳含量；获取所述已训练至收敛的预测模型的方式包括：获取对预设预测模型进行训练的多个训练样本，各所述训练样本包括：对应测量深度的至少一个测井参数、至少一个元素含量，以及标注的实际总有机碳含量，所述实际总有机碳含量是通过对湖相混积页岩的岩心进行总有机碳含量测量获得的；其中，所述预设预测模型为神经网络模型，所述神经网络模型包括至少两个隐藏层，所述至少两个隐藏层中包括第一隐藏层和第二隐藏层，所述第一隐藏层包括N个节点，所述第二隐藏层包括M个节点，所述第一隐藏层表示为： ，其中，为第一隐藏层，为N×1的矩阵，为同一目标测井深度上的至少一个测井参数及至少一个元素含量组成的K×1的矩阵，w1为N×K格式的矩阵，f为激活函数，所述激活函数为sigmoid函数；所述第二隐藏层表示为： ，其中，为第二隐藏层，为M×1的矩阵，w2为M×N格式的矩阵；所述N、M、K均为大于或等于1的整数；采用各所述训练样本对所述预设预测模型进行训练；响应于满足预设模型收敛条件，将满足预设模型收敛条件的预测模型确定为初步训练至收敛的预测模型；获取对所述初步训练至收敛的预测模型进行验证的多个测试样本，各所述测试样本包括：对应测量深度的至少一个测井参数、至少一个元素含量，以及标注的实际总有机碳含量，所述实际总有机碳含量是通过对湖相混积页岩的岩心进行总有机碳含量测量获得的；采用所述测试样本对所述初步训练至收敛的预测模型进行验证；响应于验证通过，则将验证通过的初步训练至收敛的预测模型确定为已训练至收敛的预测模型。

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百度查询： 中国石油大学(北京) 湖相混积页岩中总有机碳含量确定方法、装置及相关产品