烃源岩总有机碳含量测井预测模型探讨——以陆丰凹陷文昌组为例

测井参数与烃源岩总有机碳（TOC）含量之间存在某种响应关系,可以利用测井参数对TOC进行预测。建立了陆丰凹陷文昌组烃源岩TOC和电阻率曲线、声波时差曲线、中子孔隙度曲线、自然伽马曲线和密度曲线之间的多元回归模型、BP神经网络模型和曲线叠合模型,探讨了3种模型对TOC预测效果的差异。结果表明,多元回归模型对陆丰凹陷文昌组半深湖亚相、三角洲前缘亚相烃源岩的TOC预测效果较好,对滨浅湖亚相的预测效果较差;BP神经网络模型比多元回归模型预测的效果好;曲线叠合模型预测效果较差。在实际应用中,BP神经网络模型适用于测井参数与TOC难以用显式函数表达,且有足够大数据量的地层;多元回归模型适用于测井参数与TOC有明显相关性的地层;曲线叠合模型适用于伽马曲线对黏土和有机质含量响应明显的地层,并且目标曲线在非烃源岩层能较好叠合。通过对以上模型的分析,可向该坳陷其他次级凹陷推广应用。