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178 / 2022-02-28 10:55:05
基于LSTM神经网络的泥质烃源岩TOC预测模型
泥质烃源岩；LSTM网络；TOC预测；
(11) 古地理研究新技术与方法
摘要待审
宋雯馨 / Yangtze University
胡勇 / Yangtze University
何文祥 / Yangtze University
司锦 / Yangtze University
张梦蝶 / Yangtze University
董亮 / 长江大学
王冰雪 / 长江大学
目前测定的岩石中残留的总有机碳含量（TOC）能反映岩石中原始有机质的丰度。但在实际应用时，受取心样品和实验分析成本的限制，单井烃源岩TOC的测定有限；同时受构造和沉积环境的控制，有机质的富集在纵向上变化也是比较大的。因此本文通过总结前人的研究经验，提出了一种基于LSTM神经网络的泥质烃源岩TOC预测模型。经过实际应用，发现该模型在测井数据资料相对较少的情况下也可以得到较好的预测效果。
重要日期

  • 会议日期

    05月14日

    2022

    至

    05月15日

    2022

  • 05月17日 2022

    注册截止日期

主办单位
国际古地理学会筹备委员会
《古地理学报》（英文版）编辑委员会
中国矿物岩石地球化学学会岩相古地理专业委员会
中国石油学会石油地质专业委员会
中国地质学会地层古生物专业委员会
中国地质学会煤田地质委员会
长江大学
中国石油大学（北京）
承办单位
长江大学
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