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J-GLOBAL ID：201902246167288690   整理番号：19A1723095

多属性融合の陵水沈降根源岩研究への応用【JST・京大機械翻訳】

Source-Rock Characterization with Multi-Attribute Fusion in Lingshui Sag

著者 (5件)： Liu Shiyou (中海石油(中国)有限公司湛江分公司,广東湛江,524057) ,  Xu Chong (中国海洋大学,山東青島,266100) ,  Sun Wanyuan (中海石油(中国)有限公司湛江分公司,广東湛江,524057) ,  Xing Junhui (中国海洋大学,山東青島,266100) ,  Xu Xiaoyu (中国海洋大学,山東青島,266100)
資料名： Tezhong Youqizang  (Tezhong Youqizang)
巻： 26  号： 2  ページ： 23-27  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2728A  ISSN： 1006-6535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 深水区の掘削データが少なく、中深層地震資料の品質が悪いため、従来の手段では、根源岩の総有機炭素含有量(TOC)予測の問題を有効的に行うことができないため、ΔlogR法を用いて検層TOC曲線を求め、相関性分析を用いて地震属性の最適化を行った。マルチ属性融合予測TOCを多重線形回帰と確率ニューラルネットワークの2つの方法によって確立し,そして,深水地域の低井戸条件における多属性融合予測のための炭化水素根源岩TOCの技術的フローを,陵水陥没の事例によって確立した。研究結果は、確率類ニューラルネットワークの融合がTOCの優越性を予測し、この研究は深水区の少井条件での根源岩の予測に対して一定の参考意義があることを表明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： TOC【炭素】 ,  検層 ,  最適化 ,  深層水 ,  炭化水素 ,  ニューラルネットワーク ,  品質 ,  予測 ,  *石油根源岩 ,  地震 ,  *沈降
準シソーラス用語： 陥没 ,  多重線形回帰 ,  マルチ属性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 石油・ガス鉱床  (DE09050D) ,  有機地球化学  (DD01043K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 属性 ,  融合 ,  水 ,  沈降 ,  根源岩 ,  研究 ,  応用