基于卷积神经网络(CNN)的泥质烃源岩TOC预测模型——以鄂尔多斯盆地杭锦旗地区为例

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.