頁岩の岩相の識別および区分は、頁岩油ガスの探査開発において重要な理論的および実践的意義を持つ。本研究は、蘇北盆地の淦潼凹陷古近系阜寧層二段の頁岩を研究対象とし、代表的な掘削井淦頁1井のコア試料に対して全岩・粘土のX線回折分析を行い、先行研究の頁岩鉱物成分の「三端元」図解を応用して、この地域の頁岩岩相タイプを導出した。また、原子探索最適化アルゴリズムに基づき最適化されたBP（逆伝播）ニューラルネットワーク手法を用いて測井データのデータマイニングを行い、粘土鉱物、珪質鉱物、炭酸塩鉱物の相対含有量予測モデルを構築し、自然エネルギースペクトルから頁岩鉱物含有量の定量的表現を実現した。最後に、このモデルを淦頁1井および沙垛1井の阜寧層二段に適用して岩相予測と岩相識別を行い、その識別結果は試料の実測データによる岩相区分結果と高度に一致した。本研究は、頁岩岩相の間接識別を実現する経済的かつ迅速で効率的な手法を提供し、測井曲線を通じて頁岩岩相集合体の主要鉱物成分を効果的に予測でき、コア採取や実測試料が不足する井段の岩相識別の根拠を提供する。

淦潼凹陷;阜寧層二段;測井曲線;頁岩油ガス;岩相識別;ニューラルネットワーク