简介：内乌肯（Neuquen）盆地上侏罗统一下白垩统瓦卡穆尔塔组（VacaMuerta）（VM）是阿根廷很多常规油气田的重要烃源岩。随着该国页岩油气勘探开发的兴起，很多公司开始对瓦卡穆尔塔组页岩区带进行描述。用于识别页岩区带的特征参数比较多，其中之一就是总有机碳（TOC）含量；TOC较高的地方产量也较高。不过我们无法直接通过地震资料对其进行测量，只能通过间接方法进行估测。考虑到TOC对纵波和横波速度以及密度的影响，地球科学家试图利用TOC与P-波阻抗之间的线性或非线性关系来计算TOC。我们认为，利用该方法对瓦卡穆尔塔组进行描述存在较大的不确定性，因此提出了一种不同的描述方法。由于伽马值（GR）和TOC之间可能存在线性关系，所以除P-波阻抗之外，伽马值是另一个可以用来描述瓦卡穆尔塔组的参数。利用P-波阻抗和GR数据体和贝叶斯分类法，基于TOC及其相关的不确定性建立了由不同岩相构成的储层模型。首先，根据由测井数据计算的GR和P-波阻抗的截止值识别不同的岩相。然后利用高斯椭圆法确定GR与P-波阻抗的交会图上数据的分布。接下来，根据高斯椭圆确定每个岩相的二维概率密度函数（PDFs）。将这些PDFs与GR及P-波阻抗数据体相结合，就可以在3D数据体（3Dvolume）内识别不同的岩相。通过基于模型的叠后反演来计算P一波阻抗，同时使用概率神经网络（PNN）法来计算GR。用此方法得到的P-波阻抗和GR与3D数据体内的盲井具有很好的一致性，这增强了我们利用该方法对瓦卡穆尔塔组进行描述的信心。把以曲率线性特征（curvaturelineaments）表示的不连续性叠加在目的层的TOC图上，有助于得出更全面的认识，进而帮助优化水平井的部署方案。