셰일 암상 식별 및 분류는 셰일 석유·가스 탐사 개발 작업에서 중요한 이론적 및 실제적 의미를 갖는다. 이번 연구는 소북 분지 친퉁 함몰구 고신계 부닝조 2단 셰일을 연구 대상으로 하였다. 전형적인 시추공 진예1공의 암심 시료에 대해 전암 및 점토 X선 회절 분석을 수행하고, 선행 연구자의 셰일 광물 구성 ‘3말단’ 도해법을 적용하여 해당 지역의 셰일 암상 유형을 도출하였다. 한편, 원자 탐색 최적화 알고리즘을 기반으로 최적화된 BP(역전파 알고리즘) 신경망 방법을 이용해 측정정보를 데이터 마이닝함으로써 점토광물, 규질광물, 탄산염광물의 상대 함량 예측 모델을 구축하여 천연 에너지 스펙트럼을 통한 셰일 광물 함량의 정량적 표현을 실현하였다. 마지막으로 본 모델을 진예1공 및 사둑1공 부닝조 2단에 적용해 암상 예측 및 암상 인식을 수행했으며, 그 결과는 시료 실측 데이터의 암상 분류 결과와 매우 일치하였다. 본 연구는 경제적이고 빠르며 효율적인 셰일 암상 간접 인식 방법을 제시하였으며, 측정곡선을 통해 셰일 암상 조합체의 주요 광물 성분을 효과적으로 예측할 수 있어 코어 취득 및 실측 샘플이 부족한 구간 암상 인식에 근거를 제공한다.

친퉁 함몰구;부닝조 2단;측정곡선;셰일 유·가스;암상 인식;신경망