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油页岩性能检测及其结果分析朱文鉴1王镇泉2（1.北京探矿工程研究所，北京，100083；2.中国石油大学（北京），北京，102249）摘要：本文介绍了吉林扶余矿区和辽宁野马套海矿区的油页岩物理特性和力学特性的检测结果，结合油页岩的物理力学特性数据，作者分析了在油页岩矿区进行钻探施工采用PDC钻头的适应性和泥浆体系的优选结果。
为油页岩矿区进行地质勘探施工的钻头选型和泥浆体系优选提供一定的参考。
关键词：油页岩、适应性、试验分析油页岩是一种高灰分(>40%)的固体可燃有机矿产，低温干馏可获得类似天然石油。
它由无机物和有机物组成，常见的无机物有石英、粘土、长石碎屑物、碳酸盐等，有时还含有铜、钴、镍、钛、钒等化合物。
含油率＞３.５％，有机质含量较高，主要为腐泥质、腐殖质或混合型，其发热量一般大于4186.8kJ/kg，仅次于煤的发热量。
油页岩是一种重要的能源，又属非常规油气资源，在提供动力燃料和热电等方面发挥着较大的作用。
我国油页岩资源丰富，居世界第4位。
我国油页岩主要分布在20个省和自治区、47个盆地，共有80个含矿区。
全国油页岩资源为7199.37亿T，如果将油页岩折算成页岩油，全国页岩油资源为476.44亿T，如果扣除油页岩开发和干馏过程中的损失，全国页岩油可回收资源为119.79亿T。
随着我国经济社会高速的发展，能源需求日益增大，油气资源又相对缺乏，急切需要寻找和开发可替代能源，因此开发利用油页岩是重要的可行的发展之路。
1 油页岩力学特性测试解决油页岩地层的钻探工程问题是加快油页岩勘探开发进程的必要条件。
为解决油页岩钻探中存在的技术问题，采集了吉林和辽宁省油页岩矿区的油页岩（见表1、图1），进行了油页岩的物理化学性质、力学性能等指标严格测试。
为油页岩钻井液优选、破岩工具研制、钻进规程优化、油页岩开采等提供基础数据。
图1 野外采集的油页岩样品1.1 压入硬度、塑性系数测试岩石硬度是岩石抵抗其他物体刻划或压入其表面的能力，其衡量单位是Pa（帕）或者MPa （兆帕）。
东营凹陷页岩油岩相要素测井评价东营凹陷是中国重要的油气勘探开发区之一，页岩油资源潜力巨大。
为了评价页岩油的岩相要素，测井技术起到了至关重要的作用。
本文将从测井方法、测井曲线解释以及岩相要素测井评价等方面进行详细阐述。
一、测井方法测井是通过在钻井过程中使用仪器仪表对地层进行实时监测和记录，以获取地层的物性参数和岩性信息的方法。
在页岩油油层中，常用的测井方法主要包括电阻率测井、声波测井、核磁共振测井等。
二、测井曲线解释测井曲线是测井过程中记录的一种图形化表达方式，通过解释测井曲线可以得到地层的物性参数和岩性信息。
在页岩油岩相要素测井评价中，常用的测井曲线包括自然伽马测井曲线、电阻率测井曲线和声波测井曲线等。
自然伽马测井曲线是测井过程中记录地层自然辐射的强度变化，可以反映出地层的放射性矿物含量，从而判断页岩油的有机质含量和成熟度。
电阻率测井曲线是通过测量地层对电流的导电性能，反映地层的孔隙度和渗透率。
在页岩油岩相要素测井评价中，电阻率测井曲线可以帮助判断页岩油的孔隙结构和孔隙度分布。
声波测井曲线是通过测量地层对声波的传播速度和衰减程度，可以反映地层的岩石类型、孔隙度和饱和度等信息。
在页岩油岩相要素测井评价中，声波测井曲线可以帮助判断页岩油的储集层和非储集层。
三、岩相要素测井评价岩相要素是指地层中不同岩性的分布特征，包括页岩油中的有机质含量、成熟度、孔隙度、渗透率等。
通过测井数据的解释和分析，可以对页岩油的岩相要素进行评价。
有机质含量是评价页岩油资源丰度的重要指标，可以通过自然伽马测井曲线进行判断。
有机质含量较高的地层通常具有较高的自然伽马测井曲线响应。
成熟度是指页岩油中有机质的热演化程度，可以通过自然伽马测井曲线和电阻率测井曲线的组合解释来评价。
成熟度较高的页岩油通常具有较低的自然伽马测井曲线响应和较高的电阻率测井曲线响应。
孔隙度和渗透率是评价页岩油储集能力的重要指标，可以通过电阻率测井曲线和声波测井曲线进行评价。
1951 侏罗系成藏有利条件1.1 优质的烃源岩鄂尔多斯盆地中生界主要存在两套生油岩系，一套为三叠系延长组的暗色泥岩，另一套为侏罗系延安组的煤系烃源岩。
特别是延长组长7油层组形成了厚达近百米的生油层，其次延安组由延9～延6也有30～100米的暗色泥岩同样含有丰富的有机质，尽管为一套煤系地层但也有一定的生烃能力。
研究区位于生烃能力最强的深湖相烃源岩（延长组长7）中心，即最有利生烃区，为延安组油气的聚集提供了先天性优越条件。
1.2 良好的储集层甘陕古河及其次级河道发育辫状河沉积。
在主河谷中沉积物较粗分选差，相对位置较低不利于油气聚集，而在河道两侧地形相对较高的斜坡地带，特别是支流河与主河道交汇地带，边滩沉积发育，沉积物以中～细砂为主，分选较好，物性好，成为良好的储层。
1.3 致密的盖层延安组延9～延6期已演变为平原湖沼环境，河流体系区出现大面积几乎不受活动水道影响的泛滥沉积，泥炭沼泽广泛连片，广大地区已经被岩性较致密的泥质粉砂岩、粉砂质泥岩、炭质泥岩所覆盖。
这套偏泥岩性为主的地层，分布广而稳定，属于延9～延6油藏的盖层，其为下部地层中的油气向上运移起到了区域上的封盖作用。
2 隐蔽性油藏预测思路2.1 老井全面复查对全区探井、评价井重新复查，对老井进行重新认识，对可疑油层结合周边完井资料进行重新认识，寻找浅层复杂隐蔽性油藏的可能信息，预测成藏有利区，为滚动建产提供有利目标。
2.2 精细刻画古地貌充分利用周边完钻井资料，按照“标志层对比、旋回控制”原则细分小层，绘制砂体等厚图，精细刻画古河道，预测河道砂体的展布方向，寻找油气有利聚集区。
2.3 立足鼻状构造寻找构造高点区域发育的鼻状构造是形成岩性～构造油藏的必备条件，在认真分析油层顶面构造的基础上，结合区域构造背景，精细绘制局部砂顶构造等值图，录找构造高点。
2.4 立足见显示井点，寻找有利圈闭在对老井进行复查分析的基础上，综合应用河道砂体走向及构造等值线，结合油藏形成条件，圈定有利圈闭，筛选产建有利区。
油页岩资源潜力评价与开发优选方法研究
在能源日趋紧缺的今天,油页岩作为油气的替代能源,因其巨大的储量和潜
在的综合利用价值,其研究引起全世界的广泛关注。
论文采用沉积学、层序地层学、矿产勘查学、矿床学、经济学和管理学等多学科研究方法,开展油页岩资源潜力评价、开发优选方法和经济评价研究。
通过野外露头观测、实测剖面、钻井描述和样品分析测试等研究工作获得大量实测数据,深入研究分析断陷湖盆型油页岩的成矿特征,提出了评价区与解剖区可类比的14个成矿类比因子,建立了影响断陷湖盆油页岩成矿的多参数类比因子体系；并应用特征值及特征向量方法,定量计算出每个类比因子的相对权重。
统计分析5个断陷湖盆型油页岩解剖区的油页岩资源丰度和含油率,应用等频率法,建立断陷湖盆型油页岩的含油率概论
分布函数和资源丰度概率分布函数；在此基础上,建立相似类比面积丰度法的资源预测数学模型,预测断陷湖盆型油页岩资源,并应用该方法预测茂名盆地油页
岩资源得到很好的验证。
创立双因素油页岩含矿区开发优选方法,从地质资源因素和技术经济因素两个方面,将制约油页岩开发利用的因素划分为一系列递进的参数,运用层次分析
法定量计算参数的权重；根据评价单元参数特征,分别计算地质资源因素和技术经济因素的得分,在区域中,从二维方向排序评价含矿区的优劣,规划优先开发的顺序,并应用该方法开展油页岩含矿区开发优选。
针对油页岩开采→干馏→发电→建材产业经济模式,对其经济效益进行经济评价,评价结果表明：高含油率、露天开采成本最低,低含油率、井巷开采成本最高；油页岩资源综合开发利用项目盈利稳定、盈利能力强,抗风险能力强,综合开发利用的经济效益高于炼油和发电。
第４０卷 第５期２０１６年１０月测 井 技 术ＷＥＬＬＬＯＧＧＩＮＧＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ．４０ Ｎｏ．５Ｏｃｔ２０１６基金项目：国家科技重大专项（２０１１ＺＸ０５０４２‐００３‐００１）作者简介：范晶晶，女，１９９１年生，博士研究生，从事非常规能源研究。
Ｅ‐ｍａｉｌ：ｆｊｊ６７６６３４３＠１２６．ｃｏｍ文章编号：１００４‐１３３８（２０１６）０５‐０６１７‐０６鱼卡地区侏罗系油页岩测井评价及目标区优选范晶晶１，王延斌１，李永红２（１．中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院，北京１０００８３；２．青海省煤炭地质１０５勘探队，青海西宁８１０００７）摘要：对青海鱼卡地区侏罗系油页岩特征及以往研究成果分析的基础上，结合油页岩参数井的测井、录井及测试数据，得到研究区油页岩具有高电阻率、高声波时差、低密度及低自然伽马的测井响应特征。
根据参数井数据建立３种含油率预测方法并对比其预测效果，最终选择效果好、应用方便的多元回归分析方法定量判别含油率。
通过研究区单井油页岩识别，综合考虑油页岩的埋深、厚度、含油率及构造影响等因素，初步建立了油页岩目标区的优选标准，根据标准在研究区划分出３个Ａ类和２个Ｂ类目标区；对Ａ类目标区油页岩资源进行计算，共计３.４１×１０９ｔ。
关键词：测井解释；油页岩；含油率；目标区；侏罗系；鱼卡地区中图分类号：Ｐ６１８.１２ 文献标识码：ＡＤｏｉ：１０．１６４８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４‐１３３８．２０１６．０５．０１７ＬｏｇＥｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄＴａｒｇｅｔＺｏｎｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＪｕｒａｓｓｉｃＯｉｌＳｈａｌｅｉｎＹｕｑｉａＡｒｅａＦＡＮＪｉｎｇｊｉｎｇ１，ＷＡＮＧＹａｎｂｉｎ１，ＬＩＹｏｎｇｈｏｎｇ２（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅａｎｄＳｕｒｖｅｙｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｉｎｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉｎａ；２．Ｎｏ.１０５ＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎＴｅａｍ，ＱｉｎｇｈａｉＢｕｒｅａｕｏｆＣｏａｌＧｅｏｌｏｇｉｃａｌＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ，Ｘｉｎｉｎｇ，Ｑｉｎｇｈａｉ８１０００７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｒｅｖｉｏｕｓｓｔｕｄｙａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＪｕｒａｓｓｉｃｏｉｌｓｈａｌｅｉｎＹｕｑｉａａｒｅａａｎｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｗｅｌｌｌｏｇｇｉｎｇａｎｄｔｅｓｔｉｎｇｄａｔａｏｆｏｉｌｓｈａｌｅｐａｒａｍｅｔｅｒｗｅｌｌｓ，ｌｏｇｇｉｎｇｒｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆｏｉｌｓｈａｌｅｗｉｔｈｈｉｇｈｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ，ｈｉｇｈｉｎｔｅｒｖａｌｔｒａｎｓｉｔｔｉｍｅ，ｌｏｗｄｅｎｓｉｔｙａｎｄｌｏｗｎａｔｕｒａｌｇａｍｍａａｒｅｃｏｎｃｌｕｄｅｄ．Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｒｅｔｈｒｅｅｋｉｎｄｓｏｆｏｉｌｃｏｎｔｅｎｔｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｉｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｎｔｈｅｏｉｌｃｏｎｔｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎｍｕｌｔｉｐｌｅｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｃｈｏｓｅｎｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｏｉｌｃｏｎｔｅｎｔ．Ｔｈｒｏｕｇｈｏｉｌｓｈａｌｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｌｅｗｅｌｌｓｉｎｔｈｅｓｔｕｄｉｅｄａｒｅａ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｂｕｒｉｅｄｄｅｐｔｈ，ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ，ｏｉｌｃｏｎｔｅｎｔａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓ，ｔｈｅｔａｒｇｅｔａｒｅａｓｅｌｅｃｔｉｏｎｃｒｉｔｅｒｉａｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ａｎｄｔｈｒｅｅｃｌａｓｓＡａｎｄｔｗｏｃｌａｓｓＢｔａｒｇｅｔｚｏｎｅｓａｒｅｄｅｌｉｎｅａｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｍｉｎｅａｂｌｅｏｉｌｓｈａｌｅａｍｏｕｎｔｏｆｃｌａｓｓＡｔａｒｇｅｔｚｏｎｅｓｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄａｔｏｔａｌｏｆ３.４１×１０９ｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｏｇｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ；ｏｉｌｓｈａｌｅ；ｏｉｌｃｏｎｔｅｎｔ；ｔａｒｇｅｔｚｏｎｅ；Ｊｕｒａｓｓｉｃ；Ｙｕｑｉａａｒｅａ０ 引 言中国油页岩资源量约为７.１９９４×１０１１ｔ，折合成页岩油约４.７６４４×１０１０ｔ［１］，被列为缓解常规能源供需压力的接替能源之一［２‐３］。
柴达木盆地北缘（柴北缘）侏罗系发育多套陆相富有机质泥页岩，被认为是页岩油气开发具有潜力的地区之一。
石门沟组沉积时期，在鱼卡、大煤沟等地区形成了一套有机碳含量高、厚度大、横向连续性好的湖泊相泥页岩地层［４］，通过岩层露头及钻井岩心样测试，证实了油页岩的存在。
系统的地球化学分析结果表明石门沟组上段属于优质的油气源岩［５］。
柴北缘油页岩与围岩物性有所差异，在测井曲线上反映出不同的形态特征［６］。
以往的石门沟组油页岩资源量储量计算是在分析鱼卡凹陷构造特征及沉积环境的基础上通过露头、钻井等资料粗略估算［７］。
过去缺少油页岩参数测 井 技 术２０１６年 井，针对柴北缘油页岩测井响应特征、含油率计算方法、有利区优选标准的研究极少，对油页岩的测井特征把握不够准确，对油页岩资源评价不足、不细。
本文以油页岩参数井最多的鱼卡地区为研究区，以Ｓ１油页岩参数井为例，利用测井曲线响应特征区别岩性，通过对比含油率计算方法选择预测效果更好、模型更直观的多元线性回归方法定量判识油页岩，进一步优选出鱼卡地区油页岩目标区，计算油页岩资源量，以期为下一步勘探开发工作提供依据。
１ 鱼卡地区油页岩测井响应特征 页岩油气可通过油气的生储方式、矿物成分及储层孔隙性、渗透性等与常规油气储层区分［８］；油页岩可通过有机质、灰分和含油率等特征与非烃源岩、煤、碳质页岩区分［３，９］。
物质组成、物性参数等方面存在的差异使不同岩性有不同的测井响应特征，采用测井方法不仅能达到良好的识别效果，还可以解决油页岩研究过程中取心、测试、成本等方面存在的问题［１０‐１６］。
研究区油页岩发育在中侏罗统石门沟组上段，形成于半深‐深湖环境［１４］，岩性为棕褐色油页岩与灰黑色页岩、泥岩、粉砂岩等细粒沉积混合发育（见图１），有机质类型以腐泥型及腐殖腐泥型为主，成熟度低，属于良好的生油岩，大部分页岩层段含油，部分岩心样品含油率较高，可直接点燃。
对比油页岩参数井的岩心录井、测井及地化测试结果，发现研究区油页岩有独特的测井响应特征。
以Ｓ１井油页岩段为例（见图１），油页岩段与泥岩段相比有“两高两低”的测井响应特征：高电阻率、高声波时差、低密度、低自然伽马。
其中，研究区油页岩矿层腐泥质含量高，吸附放射性元素的能力较弱，相比泥岩自然伽马曲线相对回落，呈低幅值形态特征。
中子测井对孔隙度敏感，在油页岩段曲线平缓，而在砂泥岩剖面响应明显，可用于油页岩段砂岩夹层识别。
利用测井曲线特征可以区别岩性，但含油率是否达到油页岩标准难以判断。
利用曲线特征识别潜在油页岩段，通过含油率计算可提高油页岩识别准度、精度。
２ 鱼卡地区油页岩含油率计算方法 含油率是界定油页岩矿产的概念指标，也是评价油页岩的重要指标［１５］，将含油率大于３.５％作为油页岩的判定依据［１６］。
研究区油页岩属于成熟度较低的烃源岩，选择ΔｌｏｇＲ模型、多元线性回归方法及ＢＰ神经网络法对Ｓ１井进行油页岩含油率预测，通过比较３种方法的预测结果，选择预测效果最优的计算方法。
２.１ ΔｌｏｇＲ模型ΔｌｏｇＲ技术通常选择电阻率测井曲线与三孔隙度测井曲线或自然伽马测井曲线重叠预测有机碳［１７］，进一步通过有机碳与含油率关系预测含油率。
用电阻率和自然伽马叠加说明ΔｌｏｇＲ模型建模图１ 研究区Ｓ１井油页岩段综合评价测井图・８１６・ 第４０卷 第５期 范晶晶，等：鱼卡地区侏罗系油页岩测井评价及目标区优选过程，ΔｌｏｇＲ计算方程ΔｌｏｇＲ＝ｌｇＲＲ０－Ｋ（ＧＲ－ＧＲ０）（１）式中，ΔｌｏｇＲ为２条测井曲线之间的距离；Ｒ为电阻率测井值，Ω・ｍ，Ｒ０为基线对应的电阻率值，Ω・ｍ；ＧＲ为自然伽马值，ＡＰＩ；ＧＲ０为基线对应的自然伽马值，ＡＰＩ；Ｋ为２条曲线的叠合系数。
ＴＯＣ＝ΔｌｏｇＲ×１０（２．２９７－０．１６８８ＬＯＭ）＋ΔＴＯＣ（２）式中，ＴＯＣ为计算有机碳含量，％；ＬＯＭ为热变指数；ΔＴＯＣ为有机碳背景值（需要人为确定），％。
计算参数见表１。
表１ Ｓ１井ｌｏｇＲ模型参数表参数Ｒ０／（Ω・ｍ）ＧＲ０／ＡＰＩＫＬＯＭΔＴＯＣ／％取值１４１２３０.０２８.５４.４来源叠合曲线后基线段（图１中２１５～２２０ｍ泥岩）读值Ｋ‐ｐａｓｓｅｙ固定叠合系数［１５］研究区地质报告基线段实测有机碳 有机碳与含油率关系式为Ｔａ＝ａ×ＴＯＣ＋ｂ（３）式中，Ｔａ为含油率，％；ａ、ｂ为拟合公式的系数。
根据式（１）、式（２）、式（３）及模型参数值，结合Ｓ１井测井值及含油率测试结果，得到油页岩含油率计算公式Ｔａ＝３．８４５ｌｇＲ１４－０．０４６（ＧＲ－１２３）＋３．２０６（４）拟合公式相关系数为０.６４２。
ΔｌｏｇＲ模型研究方法成熟，但存在操作过程繁琐、叠合系数不准确、有机碳背景值和有机质成熟度不确定、泥岩基线易受主观因素影响等缺点［１８］，且需要预测含油率的钻井数量较大，因此需要寻找应用更简便、预测效果更图２ 岩心测试含油率与测井参数关系图好的方法。
２.２ 多元线性回归方法分析实测含油率数据和测井值得到Ｓ１井含油率与自然伽马、密度呈负相关，与对数电阻率、声波时差、中子呈正相关，相关系数依次为０.７１３、０.６１８、０.７４９、０.６０７、０.３１３（见图２）。
用ＳＰＳＳ拟合Ｓ１井含油率与测井参数之间的关系，尽可能综合考虑相关性较大的测井参数构建多元回归方程（见表２）。
对比发现回归关系式中利用的测井参数越多，模型相关系数越高，即预测效果越好。
例如在五元线性回归关系式中，中子测井系数仅有０.００２，但在含油率预测中仍有一定贡献，与之前测井响应特征中分析的一致。
研究区在过去的煤田钻井基本没有测中子曲线，部分钻井缺少声波测井曲线及密度测井曲线，但用自然伽马和电阻率建立的二元线性回归式的相关系数达到０.７７２，多元回归关系式在研究区具有适用性，应用中可以根据待预测井的参数类型选择适合的回归公式进行含油率预测。
・９１６・测 井 技 术２０１６年 表２ Ｓ１井油页岩段多元回归模型回归类型回归关系式相关系数五元线性回归Ｔａ＝－１６.８３２－０.００９ＧＲ＋１０.６８１ｌｇＲｔ＋０.０３４ＡＣ－２.２６９ρ＋０.００２ＮＮＳＲ０.８５９四元线性回归Ｔａ＝－１１.８１０－０.０１４ＧＲ＋１０.９７７ｌｇＲｔ＋０.０２９ＡＣ－２.７４２ρ０.８５５三元线性回归Ｔａ＝１４.７７３－０.０２１ＧＲ＋１０.０３６ｌｇＲｔ－８.８７７ρ０.８１５Ｔａ＝－１９.７３８－０.０１５ＧＲ＋１１.３０６ｌｇＲｔ＋０.０３３ＡＣ０.８２５二元线性回归Ｔａ＝－４.６７７－０.０３１ＧＲ＋１０.９５４ｌｇＲｔ０.７７２注：Ｔａ为油页岩含油率，％；ＧＲ、ｌｇＲｔ、ＡＣ、ＤＥＮ、ＮＮＳＲ分别代表自然伽马、对数电阻率、声波时差、密度和短源距中子２.３ ＢＰ神经网络法ＢＰ神经网络法将输入信号从输入层、隐含层、输出层逐层传递处理，若未得到期望输出，则将误差信号原路反向传播，根据预测误差调整网络的权值和阈值，使预测值逐步贴近期望值［１７］，由权值和阈值组成的矩阵即为预测油页岩含油率的参数解释模型。
