页岩气储层有机碳含量与测井参数的关系及预测模型

页岩气储层总有机碳(TOC)含量是页岩气评价的重要参数，如何准确确定TOC含量是页岩气勘探开发研究的一个关键问题。以黔江地区下志留统龙马溪组为研究对象，通过页岩气储层有机碳含量测试和钻井测井资料的统计分析，研究了TOC含量的测井响应特征，优选了体积密度（DEN)、自然伽马(GR)、自然电位（SP)和声波时差（AC)4条测井曲线作为特征向量，建立了TOC含量的BP神经网络预测模型，改进了BP神经网络算法，并对黔江地区1口页岩气井下志留统龙马溪组TOC含量进行了预测和对比分析。结果表明：基于测井参数的BP神经网络模型具有极强的非线性逼近能力，能真实反映页岩气储层TOC含量与测井参数之间的非线性关系，预测结果与实测值之间误差小，相对误差一般小于10%。