论文标题：A new method for total organic carbon prediction of marine-continental transitional shale based on multivariate nonlinear regression

期刊：Frontiers of Earth Science

作者：Xinyu ZHANG, Yanjun MENG, Taotao YAN, Jinzhi ZHONG, Zhen QIU, Weibo ZHAO, Liangliang YIN, Haojie MA, Qin ZHANG

发表时间：30 Dec 2024

DOI：10.1007/s11707-025-1149-y

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原文标题

A new method for total organic carbon prediction of marine-continental transitional shale based on multivariate nonlinear regression

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作者

Xinyu ZHANG, Yanjun MENG, Taotao YAN, Jinzhi ZHONG, Zhen QIU, Weibo ZHAO, Liangliang YIN, Haojie MA, Qin ZHANG

文章概览

有机碳含量是页岩气勘探开发过程中目层段优选和有利区评价的关键参数。海陆过渡相页岩具有非均质性强，单层厚度薄等特点，采用实验手段测定的离散有机碳数据难以真实反映其储层特征。因此建立精确的有机碳含量预测模型可以有效提高海陆过渡相页岩勘探开发效率。本文应用R Studio软件，基于多元非线性回归思想，建立一种新的有机碳含量预测模型（R-MNR）。为验证该模型预测效果，搭建ΔlgR模型、多元线性回归模型和BP神经网络模型，采用层次分析法对模型应用效果进行评估。评估结果表明，R-MNR在达到一定预测精度的同时，可以直观地反映页岩有机碳和测井参数的响应特征。此外，回归分析的过程可以深刻理解系统内部正在发生的物理或地质过程，而不仅仅是预测结果。

图1 海陆过渡相页岩有机碳含量的预测模型：（a）研究区在鄂尔多斯盆地的位置；（b）R-MNR模型单井预测效果。

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