《表1 不同模型计算值与实测值对比表》
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《基于卷积神经网络(CNN)的泥质烃源岩TOC预测模型——以鄂尔多斯盆地杭锦旗地区为例》
实验结果表明，CNN模型具有更高的R2和更小的MSE。训练数据中CNN、BP、ΔlogR的R2分别是87%，81%和21%（图6(a）)。测试数据中CNN、BP、ΔlogR的R2分别是85%，66%和19%（图6(b）)，MSE分别是0.79，1.88和4.75。依据杭锦旗地区实测泥质烃源岩TOC值对计算的烃源岩TOC值进行标定（表1）。
| 图表编号 | XD00128352800 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.01.15 |
| 作者 | 王惠君、赵桂萍、李良、张威、齐荣、刘珺 |
| 绘制单位 | 中国科学院大学地球与行星科学学院、中国科学院大学地球与行星科学学院、中国科学院计算地球动力学重点实验室、中国石油化工有限公司华北分公司、中国石油化工有限公司华北分公司、中国石油化工有限公司华北分公司、中石化华北石油工程有限公司测井分公司 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
