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摘要
针对咸化环境影响柴达木盆地西部地区烃源岩有机碳预测问题,根据盐度变化采取了优化的ΔlgR法、多元回归法、以及BR-BP神经网络方法进行有机碳含量的预测,探讨3种模型对有机碳预测结果的差异。研究结果表明:多元回归模型预测效果较差,优化后ΔlgR模型准确性较多元回归模型有所提高,但普适性较差,BR-BP神经网络模型在高咸化和中低咸化地区表现有差异,但预测效果均较好。因此,在中—低盐度地区宜采用神经网络模型预测,在高盐度地区,应合理调整神经网络模型参数,搭配ΔlgR模型综合计算。研究成果建立的模型可以提高烃源岩识别的精度,指导盆地内精确的烃源岩评价。
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单位油气资源与探测国家重点实验室; 中国石油勘探开发研究院; 中国石油大学（北京）
