《录井工程》 2018 , 29 (1): 53-58 https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-9803.2018.01.012

解释评价

基于主成分分析的欧氏距离排序法构建新型气测录井解释图板

刘晓亮, 邱风, 范晓军, 肖琼, 蒋丽君, 刘雪申, 杨雷, 万安强, 刘淑英

中国石油大庆钻探工程公司地质录井一公司

中图分类号: TE132.1

文献标识码: A

收稿日期: 2018-01-22

网络出版日期: 2018-03-25

作者简介:

作者简介：刘晓亮工程师,1982年生, 2006年毕业于中国地质大学资源勘查工程专业,现在中国石油大庆钻探地质录井一公司从事综合录井工作。通信地址:163712 黑龙江省大庆市让胡路区地质录井一公司资料采集第二大队。电话:(0459)5688837。E-mail: liuxiaoliang@petrochina.com.cn

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摘要

塔木察格盆地南贝尔油田地质条件复杂,以岩性油气藏为主,储集岩普含凝灰质,孔隙类型多样,非均质性强。凹陷内南屯组目的层总体属于中低孔隙度、特低渗透率型储集层,流体性质识别难度较大,传统的气测录井图板解释符合率较低。为了探讨南贝尔油田南屯组储集层流体性质识别的有效方法,收集研究区26个已获试油验证的储集层流体8项气测录井参数的原始数据,将通过降维得到的3个主成分作为新变量,求取经主成分计算后的新样本及其均值间欧氏距离与偏离距,进而构建欧氏距离排序法气测录井解释图板,基于新样本之间相异相离、相似相聚原理,实现不同流体性质解释层的空间定位与划分。应用该图板对输入样本的解释符合率为92.31%,对待识别样本解释符合率为86.67%,表明该方法建立的气测录井解释图板识别能力较强,能满足实际生产需要。

关键词： 塔木察格盆地 ; 南贝尔凹陷 ; 主成分分析 ; 欧氏距离 ; 气测录井 ; 流体性质 ; 解释图板

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刘晓亮, 邱风, 范晓军, 肖琼, 蒋丽君, 刘雪申, 杨雷, 万安强, 刘淑英. 基于主成分分析的欧氏距离排序法构建新型气测录井解释图板[J]. 《录井工程》, 2018, 29(1): 53-58 https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-9803.2018.01.012

0 引言

塔木察格盆地位于蒙古国东部,与海拉尔盆地紧密相连,同属中亚—蒙古地槽的一部分,为早白垩系陆相伸展断陷盆地体系。塔木察格盆地在平面上可以划分为三坳二隆5个一级构造单元,即:西部坳陷区、巴兰-沙巴拉格隆起区、塔木察格坳陷、贝尔-布伊诺尔隆起区与巴音-桑布尔坳陷^[1]。其中,南贝尔凹陷为中生代断陷盆地内小断陷,历经断陷、断拗、挤压反转等多期构造演化过程的叠加^[2],具有多凸多凹、凹隆相间的构造格局^[3]。凹陷内白垩系南屯组为其优质储集层之一,以近岸水下扇、扇三角洲、湖泊相沉积类型为主,表现为多物源、多沉积中心、横向相变化快、多期扇体发育的特点。岩性以普含凝灰质的砂(砾)岩为主,孔隙类型主要为原生粒间孔、溶蚀粒内孔、收缩孔、微裂隙等;储集层非均质性强,总体属于中低孔隙度、特低渗透率型储集层。南贝尔油田以岩性油气藏为主,具有埋深变化大、类型多样、油水关系与饱和度主控因素复杂等特点^[4],给气测录井过程中储集层流体性质识别带来很大的难度。传统的气测录井图板(三角形图板、PIXLER图板、烃类比值图板等),因缺乏相应的数理统计理论指导而受限,且解释符合率较低^[5,6,7]。为了满足勘探开发的需求,对储集层流体类型进行合理解释,必须综合利用现有的气测录井资料,使用现代数学方法构建新型气测录井解释图板,对储集层流体性质予以准确判别。本文结合研究区南屯组的地质特征与成藏条件分析,参考该地区试油获取的各种储集层流体性质所对应的气测烃类数据资料,采用逐步分析方法优选出8项气测录井变量,采用主成分分析方法,利用提取的主成分计算不同流体性质的样本均值间欧氏距离与偏离距并优选建系端点,然后根据求解的样本坐标值再次投点排序进行流体性质属类划分,建立了南屯组气测录井解释图板,实际应用效果良好。

1 主成分分析原理与步骤

本文采用的气测录井数据组具有维数高、变量多且彼此相关的特征。为抓住数据组的主要信息及简化数据结构,采用投影降维的数学处理方法^[8],可在信息损失尽可能少的前提下把多项指标转化为几个综合指标^[9],以减少无关信息的干扰^[10,11]。通常把转化生成的综合指标称为主成分,它们均为原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关。设有n个样本,每个样本有p个指标,分别用V₁,V₂,…,V_p表示,V=(V₁,V₂,…,V_p)^T,μ和R分别为V的均值向量和协方差矩阵。主成分的求取步骤如下:

(1) 由于各变量所表示的物理意义与量纲不同,数量级差较大,首先将原始数据标准化:

v_ij= $\frac{v_{ij}' - {\overset{̅}{v}}_{j}}{S_{v_{j}}}$

式中:v_ij'为原始变量; ${\overset{̅}{v}}_{j}$ = $\frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}}$ v_ij'为变量的均值; $S_{v_{j}}$ = $\frac{1}{n - 1} \overset{n}{\sum_{i = 1}}$ (v_ij'- ${\overset{̅}{v}}_{j}$ )²为各指标的标准差。

(2)计算样本矩阵的协方差矩阵R。

(3)利用雅可比方法求取特征方程|R-Iλ|=0(I为单位矩阵)的p个非负特征值λ₁>λ₂>…>λ_p,及λ_i对应的单位特征向量a_i,a_i=( ${a_{i}}^{(1)}$ , ${a_{i}}^{(2)}$ ,…, ${a_{i}}^{(p)}$ ),且满足 ${a_{i}}^{T}$ a_i=1。

(4)选择k(k<p)个主成分。当k个主成分使得方差的累积贡献率β=( $\overset{k}{\sum_{i = 1}}$ λ_i)/( $\overset{p}{\sum_{i = 1}}$ λ_i)达到85%以上,则可以认为这k个主成分基本包含了p个指标具有的信息。主成分F_i和F_j(i≠j)互不相关,其中:F₁是满足 ${a_{i}}^{T}$ a_i=1的所有V₁,V₂,…,V_p线性组合中方差最大的一个,F₂是与F₁不相关的V₁,V₂,…,V_p所有线性组合中方差最大者;F₁,F₂,…,F_p的方差之和与V₁,V₂,…,V_p的方差之和相等^[12]。

2 欧氏距离排序法的依据与计算步骤

本文中欧氏距离排序法是由植物群落划分研究中的Bray-Curtis方法^[13,14,15]转变而来,其基本依据为:利用研究区已经试油证实储集层的不同流体性质的原始气测样本均值间欧氏距离大小与偏离距优选出投影坐标系端点,并将投影所求解的坐标值再次投点在直角坐标系中实现样本的空间排序。在最终的排序图板中,通过寻找其分布规律划分油气水分布区域,进而达到识别储集层流体性质的效果。假设有m种流体性质且每种流体性质具有q个气测参数,每个气测参数具有z个样本。其计算步骤如下:

(1) 求解不同流体性质的气测录井样本均值:

$\overset{— —}{X^{(w)}}$ =( $\frac{1}{z} \overset{z}{\sum_{b = 1}} {X_{b 1}}^{(w)}$ , $\frac{1}{z} \overset{z}{\sum_{b = 1}} {X_{b 2}}^{(w)}$ ,…, $\frac{1}{z} \overset{z}{\sum_{b = 1}} {X_{bq}}^{(w)}$ )

式中:w=1,2,3,…,m;b=1,2,…,z。

(2)计算不同气测录井解释层e、g间的欧氏距离:

d(e,g)= $\sqrt[]{(x_{1 e} - y_{1 g})^{2} + (x_{2 e} - y_{2 g})^{2} + \dots + (x_{qe} - y_{qg})^{2}}$

式中:x、y分别为解释层e、g的样本数据。

(3)选择所投影坐标轴端点及求解样本坐标:

首先,选择样本均值间欧氏距离最大的A、B为X轴的两个端点(图1),记 $\overset{— —}{AB}$ =L_x(L_x为A和B之间的欧氏距离),则A点在X轴上的值为0,B点在X轴上的值为L_x。设样本均值N与A、B之间的欧氏距离分别为L_AN、L_BN,在由A、B、N3点构成的三角形中,从N点作垂线与AB交于D点,其中 $\overset{— —}{AN}$ =L_AN、 $\overset{— —}{BN}$ =L_BN、 $\overset{— —}{ND}$ =h_x、 $\overset{— —}{AD}$ =x。

在直角三角形AND中: $h_{x}^{2}$ = $L_{AN}^{2}$ -x²

在直角三角形NDB中: $h_{x}^{2}$ = $L_{BN}^{2}$ -(L_x-x)²

据上述公式解得N点在X轴的坐标值:

x= $\frac{L_{AN}^{2} - L_{BN}^{2} + L_{x}^{2}}{2 L_{x}}$

N点相对X轴的偏离距为:

h_x= $\sqrt[]{L_{AN}^{2} - {(\frac{L_{AN}^{2} - L_{BN}^{2} + L_{x}^{2}}{2 L_{x}})}^{2}}$

同理,选择与X轴的偏离距h_x最大的样本均值M为Y轴的第一个端点,与M欧氏距离最大的样本均值C作为Y轴的第二个端点。设M点在Y轴上的值为0,则C点在Y轴上的值为L_y(为M和C之间的欧氏距离)。样本均值N与M、C之间的欧氏距离分别为L_MN、L_CN,在三角形MCN中,从N点作垂线与MC交于D'点,其中 $\overset{— —}{MN}$ =L_MN、 $\overset{— —}{CN}$ =L_CN、 $\overset{— —}{MD}$ '=y,求得N在Y轴的坐标值:

y= $\frac{L_{MN}^{2} - L_{CN}^{2} + L_{y}^{2}}{2 L_{y}}$

依据已定端点A、B、M、C,运用同样的方法依次求得原始样本的坐标值(x,y)。

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图1 欧氏距离三角形

(4)将求解的坐标值(x,y)投点于直角坐标系中,构建气测录井解释图板。

3 南屯组气测录井解释图板构建方法

结合南贝尔凹陷南屯组的地质特征与成藏条件分析,采用逐步分析方法优选出8个气测参数:

V₁=(C₁+C₂)/(C₃+iC₄+nC₄)

V₂=∑C/C₁

V₃=(C₃+iC₄+nC₄)/(iC₄+nC₄)

V₄=(iC₄+nC₄)/C₃

V₅=C₂/∑C

V₆=C₃/∑C

V₇=nC₄/∑C

V₈=T_g峰/T_g基

式中:∑C=C₂+C₃+iC₄+nC₄。

从经试油证实的21口探井、评价井中收集了26组样品(油层12组、油水层4组、水层4组、干层6组)的气测录井数据,作为建立图板的原始样本(表1)。

表1 南贝尔凹陷南屯组气测录井资料

解释层序号	全烃峰基比	C₁ %	C₂ %	C₃ %	iC₄ %	nC₄ %	解释层序号	全烃峰基比	C₁ %	C₂ %	C₃ %	iC₄ %	nC₄ %
1	3.8	1.261 3	0.125 0	0.109 1	0.037 7	0.062 5	14	2.5	0.488 2	0.003 6	0.024 8	0.003 8	0.005 8
2	6.1	0.684 5	0.068 7	0.157 7	0.059 0	0.190 6	15	3.1	0.306 9	0.033 5	0.069 1	0.010 8	0.023 8
3	9.3	7.991 9	0.693 4	1.076 6	0.236 0	0.671 1	16	1.8	0.141 0	0.011 3	0.015 8	0.002 0	0.004 2
4	5.0	0.534 3	0.037 8	0.040 1	0.006 3	0.016 6	17	3.0	0.375 4	0.016 6	0.025 7	0.006 8	0.011 3
5	5.1	0.574 8	0.035 4	0.027 6	0.009 5	0.014 3	18	2.6	0.167 2	0.011 3	0.015 8	0.003 1	0.005 3
6	3.1	1.670 6	0.113 8	0.096 1	0.032 5	0.046 7	19	2.0	0.164 9	0.010 0	0.010 8	0.002 3	0.003 8
7	3.5	0.605 7	0.035 1	0.040 3	0.011 5	0.023 7	20	4.0	0.340 5	0.017 6	0.015 3	0.002 3	0.005 1
8	11.6	0.622 9	0.045 5	0.057 3	0.011 3	0.024 4	21	4.3	0.382 2	0.038 0	0.039 8	0.002 3	0.008 9
9	8.5	1.322 9	0.139 4	0.131 4	0.033 5	0.131 6	22	2.8	0.581 6	0.030 3	0.027 1	0.005 9	0.007 8
10	5.0	0.290 2	0.020 9	0.023 2	0.005 9	0.011 8	23	3.4	1.171 5	0.078 2	0.106 7	0.028 1	0.050 7
11	19.6	3.251 2	0.095 6	0.090 8	0.022 8	0.030 0	24	3.5	0.128 7	0.011 2	0.016 6	0.003 4	0.007 7
12	5.8	0.277 8	0.016 8	0.014 5	0.003 3	0.006 4	25	4.0	0.206 1	0.013 6	0.010 7	0.001 2	0.003 8
13	1.8	0.923 1	0.110 8	0.176 9	0.023 7	0.054 3	26	1.9	0.713 4	0.079 8	0.124 6	0.027 5	0.072 5

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3.1 参数相关性分析与主成分分析

将原始样本转换成8个气测参数矩阵,计算相关系数矩阵可知,输入的8个气测录井参数间具有明确的相关性,存在着储集层流体信息的重叠现象,必定会导致对流体性质的误判,对图板识别精度造成影响,因此进行主成分分析是必要的。利用雅可比方法求取特征值及其对应的特征向量和方差贡献率,按照累积方差贡献率大于85.00%(或者特征值不小于1)的原则所提取的前3个主成分F₁、F₂、F₃,包含了原始数据89.51%的信息(表2),可以概括反映原始变量,而且主成分数的选取与碎石图(图2)显示的信息相吻合。

表2 特征值对应的单位化特征向量、特征值、方差贡献率

主成分	特征值	V₁	V₂	V₃	V₄	V₅	V₆	V₇	V₈	方差贡献率 %	累积方差贡献率/%
F₁	3.972	-0.346	0.402	-0.394	0.462	-0.266	-0.200	0.488	0.024	49.65	49.65
F₂	2.187	0.352	-0.251	-0.308	0.216	0.442	-0.561	-0.005	0.402	27.34	76.99
F₃	1.001	0.339	-0.077	0.003	0.026	-0.479	0.378	0.141	0.698	12.52	89.51

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由各特征值所对应的特征向量,得到南贝尔凹陷南屯组气测录井参数的主成分变换方程式:

F₁=-0.346V₁+0.402V₂-0.394V₃+0.462V₄-0.266V₅-0.200V₆+0.488V₇+0.024V₈

F₂=0.352V₁-0.251V₂-0.308V₃+0.216V₄+0.442V₅-0.561V₆-0.005V₇+0.402V₈

F₃=0.339V₁-0.077V₂+0.003V₃+0.026V₄-0.479V₅+0.378V₆+0.141V₇+0.698V₈

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图2 主成分分析碎石图

根据主成分F₁、F₂、F₃的计算模型对标准化后的26个样本进行主成分分析计算(表3),建立新的样本数据F=(F₁、F₂、F₃)。

3.2 基于主成分的欧氏距离排序法图板的构建

将F₁、F₂、F₃ 3个指标作为构建气测录井图板模型的新变量,经计算求得不同流体性质样本均值间欧氏距离(表4)。

表3 主成分计算后的不同流体性质的新样本数据

序号	指标			试油结论	序号	指标			试油结论
序号	F₁	F₂	F₃	试油结论	序号	F₁	F₂	F₃	试油结论
1	1.0150	0.9677	-1.0148	油层	14	-2.2062	-3.3455	2.5098	干层(见油花)
2	6.294 2	-0.405 1	0.621 9	油层	15	0.328 7	-2.472 6	0.100 1	干层
3	1.842 0	-0.038 5	0.923 1	油层	16	-1.641 0	-1.599 3	-0.541 6	干层
4	1.842 0	-0.038 5	0.923 1	油层	17	0.007 1	-0.351 9	0.105 6	干层
5	-0.067 1	1.848 1	-0.637 8	油层	18	-0.774 5	-0.888 3	-0.334 1	干层
6	-0.011 7	1.241 8	-0.980 2	油层	19	-1.111 0	0.042 7	-0.741 5	油水层
7	0.800 5	0.578 0	-0.329 5	油层	20	-2.180 7	1.011 8	-0.491 5	油水层
8	-0.097 1	0.499 9	1.090 9	油层	21	-2.923 4	-1.160 1	-0.688 3	油水层
9	3.187 2	1.525 7	0.109 5	油层	22	-2.128 6	0.822 9	-0.730 6	油水层
10	0.406 7	0.467 6	-0.257 3	油层	23	0.483 1	-0.258 3	-0.226 9	水层
11	-2.269 1	3.294 2	3.033 7	油层	24	0.633 2	-0.849 3	-0.200 5	水层(含油花)
12	-0.791 7	1.368 8	-0.349 3	油层	25	-2.077 0	1.042 9	-0.849 2	水层
13	-0.461 3	-2.181 6	-0.532 3	干层	26	1.900 5	-1.123 3	-0.512 2	水层

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表4 南屯组储集层不同流体性质样本均值间欧氏距离

	油层	水层	油水层	干层
油层	0.000	1.626	3.322	3.288
水层		0.000	2.379	1.943
油水层			0.000	2.529
干层				0.000

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选择油层、油水层样本均值分别作为X轴的两个端点A、B,则水层、干层样本均值在X轴的相应坐标值分别为1.21、2.33,相对X轴的偏离距分别为1.09、2.32。因此,选择相对X轴偏离距最大的干层样本均值作为Y轴的一个端点M,而与M欧氏距离最大点A作为Y轴的另一个端点。将表3中新样本数据按照坐标值公式逐一求解并在直角坐标系中投点排序,26个气测录井解释层在基于主成分分析的欧氏距离排序法气测图板上被很好地划分开(图3),其中17号、21号层被误判,符合率为92.31%。该方法建立的气测录井图板对流体性质的识别能力较强,可满足生产的需要。

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图3 南贝尔凹陷南屯组储集层气测录井解释图板

4 应用实例

为了检验新型气测录井解释图板的有效性与准确度,对南贝尔油田12口探井、评价井南屯组储集层的15个待识别气测解释层进行了识别(图3)。本文以T 21-H井(表5中1号层)为例进行具体解释分析,其中6号、10号层与试油结论不符,待识别层解释符合率为86.67%。

表5 南贝尔凹陷南屯组15个待识别气测解释层

解释层序号	全烃峰基比	C₁ %	C₂ %	C₃ %	iC₄ %	nC₄ %	对比分析		备注
解释层序号	全烃峰基比	C₁ %	C₂ %	C₃ %	iC₄ %	nC₄ %	图板法	试油结论	备注
1	3.1	0.573 9	0.041 2	0.048 9	0.014 9	0.026 3	油层	油层	符合
2	5.0	0.308 8	0.011 3	0.014 1	0.003 4	0.008 5	油层	油层	符合
3	1.6	2.128 8	0.068 1	0.107 7	0.021 8	0.063 0	油层	油层	符合
4	5.5	5.516 5	0.426 9	0.685 2	0.127 0	0.318 1	油层	油层	符合
5	9.3	7.991 9	0.693 4	1.076 6	0.236 0	0.671 1	油层	油层	符合
6	5.0	0.889 7	0.006 5	0.110 7	0.019 3	0.046 4	水层	油层	不符
7	3.2	0.122 2	0.007 0	0.007 8	0.003 3	0.004 1	油层	油层	符合
8	1.8	2.487 2	0.513 7	0.475 8	0.085 2	0.078 9	干层	干层	符合
9	2.0	2.197 9	0.429 1	0.329 8	0.008 6	0.094 8	干层	干层	符合
10	2.2	0.458 8	0.075 0	0.074 9	0.002 3	0.023 1	干层	油层	不符
11	3.8	2.076 9	0.400 0	0.534 1	0.050 3	0.157 9	干层	干层	符合
12	2.0	0.363 7	0.012 4	0.012 6	0.002 5	0.007 0	油层	油层	符合
13	2.0	0.967 9	0.071 0	0.114 6	0.016 6	0.042 8	干层	干层	符合
14	2.3	0.168 1	0.016 4	0.031 6	0.005 3	0.012 9	干层	干层	符合
15	5.8	0.140 6	0.005 4	0.014 1	0.003 0	0.004 4	干层	干层	符合

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T 21-H井是南贝尔凹陷东次凹北洼槽上的一口评价井,于井段1 812.00~1 820.00 m见气测异常显示(图4),层位南一段,全烃最大值1.45%,一般0.90%,基值0.47%,其中1号层的峰基比3.1,C₁0.573 9%、C₂0.041 2%、C₃0.048 9%、iC₄0.014 9%、nC₄0.026 3%,三角形图板呈气层特征。岩屑录井于井段1 817.00~1 820.00 m见灰色油迹凝灰质细砂岩,荧光湿照暗黄色,滴照淡黄色,系列对比11级,淡黄色。井壁取心于1 816.4 m、1 818.0 m见2颗棕灰色油斑凝灰质细砂岩,于1 817.4 m见1颗棕灰色油浸凝灰质细砂岩。岩屑热解分析样品3块,S₀平均值为0.82 mg/g,S₁平均值为7.66 mg/g,S₂平均值为7.27 mg/g,S_t平均值为15.74 mg/g,S₁/S₂值为1.05,原油性质为中质油,呈差油层特征。井壁取心热解分析样品3块,S₀平均值为0.41 mg/g,S₁平均值为7.18 mg/g,S₂平均值为6.19 mg/g,S_t平均值为13.77 mg/g,S₁/S₂值为1.16,原油性质为中质油,呈差油层特征。测井、录井分别解释为油层、差油层。将8项气测参数经标准化处理后,代入南贝尔凹陷南屯组气测录井参数的主成分变换方程式,求得F₁=1.027 2、F₂=0.999 8、F₃=-0.476 1,据此求解1号层在图板中的坐标为(0.18,-0.05),投点落在高产能区(油层,图3中1号点)。完井后对该井段压裂求产,产油1.36 t/d, 试油结论为工业油层。图板识别结果与测井解释、试油结论一致。

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图4 T 21-H井录井综合成果图

5 结论

(1)塔木察格盆地南贝尔凹陷构造复杂,储集层流体性质识别难度较大,识别的关键是综合利用多项气测参数所包含的流体信息。利用主成分分析法将反映流体性质的高维气测样本数据进行降维,经线性变换提取原始数据的主要信息,以少数的综合变量取代原始的气测录井多维变量,不仅保证了信息量损失最小,而且有效地消除了原始评价指标所携带的重叠信息的相互影响。参数越多则包含的信息就越多,因而本文中新型气测图板法比传统的解释图板更具优越性。

(2)求取经主成分计算后新样本,计算不同流体性质的样本均值间的欧氏距离大小与偏离距,并按照文中所采取的端点选择原则建立投影坐标系,利用样本在已选定的两条直线上的投影坐标在直角坐标中再次投点排序,最终实现南屯组气测录井解释层在图板上的直观反映。其本质是利用与已选端点间欧氏距离的大小来体现不同流体性质属类的亲疏,即相似相聚、相异相离。

(3)实例综合分析表明,选择累积方差贡献率大于85.00%的主成分建立欧氏距离排序法气测解释图板,其符合率为92.31%,对待识别样本的验证符合率为86.67%,能根据气测录井资料有效地识别储集层流体性质,解决了传统图板符合率过低的问题,为研究区气测录井解释工作提供了可靠的依据。现存不足之处是,由于收集的油水层、水层的试油及气测录井资料有限,导致在低产能区没有将两者间界限较好地划分开来,有待进一步完善。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

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蒙古国塔南凹陷铜钵庙组、南屯组油藏类型与油水分布规律

2011

... 塔木察格盆地位于蒙古国东部,与海拉尔盆地紧密相连,同属中亚—蒙古地槽的一部分,为早白垩系陆相伸展断陷盆地体系.塔木察格盆地在平面上可以划分为三坳二隆5个一级构造单元,即:西部坳陷区、巴兰-沙巴拉格隆起区、塔木察格坳陷、贝尔-布伊诺尔隆起区与巴音-桑布尔坳陷^[1].其中,南贝尔凹陷为中生代断陷盆地内小断陷,历经断陷、断拗、挤压反转等多期构造演化过程的叠加^[2],具有多凸多凹、凹隆相间的构造格局^[3].凹陷内白垩系南屯组为其优质储集层之一,以近岸水下扇、扇三角洲、湖泊相沉积类型为主,表现为多物源、多沉积中心、横向相变化快、多期扇体发育的特点.岩性以普含凝灰质的砂(砾)岩为主,孔隙类型主要为原生粒间孔、溶蚀粒内孔、收缩孔、微裂隙等;储集层非均质性强,总体属于中低孔隙度、特低渗透率型储集层.南贝尔油田以岩性油气藏为主,具有埋深变化大、类型多样、油水关系与饱和度主控因素复杂等特点^[4],给气测录井过程中储集层流体性质识别带来很大的难度.传统的气测录井图板(三角形图板、PIXLER图板、烃类比值图板等),因缺乏相应的数理统计理论指导而受限,且解释符合率较低^[5,6,7].为了满足勘探开发的需求,对储集层流体类型进行合理解释,必须综合利用现有的气测录井资料,使用现代数学方法构建新型气测录井解释图板,对储集层流体性质予以准确判别.本文结合研究区南屯组的地质特征与成藏条件分析,参考该地区试油获取的各种储集层流体性质所对应的气测烃类数据资料,采用逐步分析方法优选出8项气测录井变量,采用主成分分析方法,利用提取的主成分计算不同流体性质的样本均值间欧氏距离与偏离距并优选建系端点,然后根据求解的样本坐标值再次投点排序进行流体性质属类划分,建立了南屯组气测录井解释图板,实际应用效果良好. ...

断陷盆地多期构造变形特征与油气聚——以海拉尔-塔木察格盆地南贝尔凹陷为例

2012

南贝尔凹陷油气成藏条件与富集规律

2011

基于气测录井资料的灰色关联法识别储集层流体性质

2017

基于录井资料的储层流体性质识别新方法——以川西地区须家河组储层为例

2013

气测录井烃类比值和烃气指数图板的建立与应用

2009

综合气测录井定量评价油气性质的新方法及应用

2013

主成分分析法在碳酸盐岩岩性识别中的应用——以YH地区寒武系碳酸盐岩储层为例

2013

... 本文采用的气测录井数据组具有维数高、变量多且彼此相关的特征.为抓住数据组的主要信息及简化数据结构,采用投影降维的数学处理方法^[8],可在信息损失尽可能少的前提下把多项指标转化为几个综合指标^[9],以减少无关信息的干扰^[10,11].通常把转化生成的综合指标称为主成分,它们均为原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关.设有n个样本,每个样本有p个指标,分别用V₁,V₂,…,V _p表示,V=(V₁,V₂,…,V_p)^T,μ和R分别为V的均值向量和协方差矩阵.主成分的求取步骤如下: ...

主成分分析法确定海上油田水驱效果评价关键指标

2015

基于主成分分析的砂砾岩储层孔隙度计算方法研究

2010

1991

基于主成分分析的马氏距离判别法识别储集层流体性质

2017

... (4)选择k(k<p)个主成分.当k个主成分使得方差的累积贡献率β=(

\overset{k}{\sum_{i = 1}}

λ_i)/(

\overset{p}{\sum_{i = 1}}

λ_i)达到85%以上,则可以认为这k个主成分基本包含了p个指标具有的信息.主成分F_i和F_j(i≠j)互不相关,其中:F₁是满足

{a_{i}}^{T}

a_i=1的所有V₁,V₂,…,V_p线性组合中方差最大的一个,F₂是与F₁不相关的V₁,V₂,…,V_p所有线性组合中方差最大者;F₁,F₂,…,F_p的方差之和与V₁,V₂,…,V_p的方差之和相等^[12]. ...

甘肃文县珙桐群落的二维极点排序

1998

... 本文中欧氏距离排序法是由植物群落划分研究中的Bray-Curtis方法^[13,14,15]转变而来,其基本依据为:利用研究区已经试油证实储集层的不同流体性质的原始气测样本均值间欧氏距离大小与偏离距优选出投影坐标系端点,并将投影所求解的坐标值再次投点在直角坐标系中实现样本的空间排序.在最终的排序图板中,通过寻找其分布规律划分油气水分布区域,进而达到识别储集层流体性质的效果.假设有m种流体性质且每种流体性质具有q个气测参数,每个气测参数具有z个样本.其计算步骤如下: ...

广西常绿阔叶林的极点排序

1985

庐山常绿阔叶、落叶阔叶混交林的聚类分析与极点排序

1994

〈

〉

基于主成分分析的欧氏距离排序法构建新型气测录井解释图板

0 引 言

1 主成分分析原理与步骤

2 欧氏距离排序法的依据与计算步骤

3 南屯组气测录井解释图板构建方法

3.1 参数相关性分析与主成分分析

3.2 基于主成分的欧氏距离排序法图板的构建

4 应用实例

5 结 论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

0 引言

5 结论

参考文献

原文顺序

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