引用本文
王灿丹婷, 韩先明, 孙红华, 于伟高, 张明扬, 张文平. 录井随钻解释评价方法在保定凹陷的应用[J]. 录井工程, 2025,36(3): 79-86.
WANG Candanting, HAN Xianming, SUN Honghua, YU Weigao, ZHANG Mingyang, ZHANG Wenping. Application of method for mud logging interpretation and evaluation while drilling in Baoding Sag[J]. Mud Logging Engineering, 2025,36(3): 79-86.
Doi:10.3969/j.issn.1672-9803.2025.03.012  
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录井随钻解释评价方法在保定凹陷的应用
王灿丹婷①, 韩先明②, 孙红华①, 于伟高②, 张明扬①, 张文平①
①中国石油渤海钻探第二录井公司
②中国石油华北油田公司勘探事业部

作者简介：王灿丹婷 工程师,1993年生,2018年毕业于长江大学地球化学专业,现在中国石油渤海钻探第二录井公司从事油气层解释评价研究工作。通信地址：062552 河北省任丘市渤海钻探第二录井公司地质工程一体化中心。E-mail：wangcdting@cnpc.com.cn

收稿日期: 2025-06-10
基金: 中国石油渤海钻探重大科技项目“录井随钻分析评价系统研发”（编号：2024ZD07F-02）
摘要

保定凹陷为华北油田勘探开发重点区带,由于区域内油藏埋深浅,具有甲烷含量高、油质重等低熟油特点,还普遍存在生物降解及水洗破坏现象,使得气测组分特征已不具备评价敏感性,且实物显示级别均较高,录井评价中, Pg等参数均受到一定程度影响,现有录井解释评价技术表现出一定局限性,适用性变差。为有效解决油藏录井响应特征复杂、储层流体性质识别难等问题,通过试油定产数据及各项分析化验数据,整合相关影响因素提取敏感参数,利用统计分析软件进行分类判别并构建线性回归模型,使录井随钻解释符合率达到73.33%,满足了随钻快速评价储层流体性质的需要,并达到在现场推广应用的条件,同时为录井行业数智化转型提供支撑。

关键词: 保定凹陷; 随钻评价; 解释评价; 判别分析; 数智化; 流体性质
中图分类号:TE132.1 文献标志码:A
Application of method for mud logging interpretation and evaluation while drilling in Baoding Sag
WANG Candanting①, HAN Xianming②, SUN Honghua①, YU Weigao②, ZHANG Mingyang①, ZHANG Wenping①
①No.2 Mud Logging Company,BHDC,CNPC,Renqiu,Hebei 062552,China
②Exploration Department of PetroChina Huabei Oilfield Company,Renqiu,Hebei 062550,China
Abstract

Baoding Sag is currently a key play for exploration and development. Due to the reservoirs with shallow burial depth of oil reservoirs in the region,there are not only characteristics of low-mature oil reservoirs such as high methane content and high oil density,but also widespread phenomena of biodegradation and water washing damage,making the gas composition characteristics no longer sensitive to evaluation,and the level of real object show is relatively high. In mud logging evaluation and analysis,parameters such as Pg are all affected to a certain extent. The existing mud logging interpretation and evaluation techniques show certain limitations,resulting in decreased applicability. To effectively solve the problems of the complex mud logging response characteristics of the reservoirs and difficult identification of reservoir fluid properties,the sensitive parameters were extracted by integrating relevant influencing factors through oil testing and productivity determination data as well as various analysis and testing data. Statistical analysis software was used to classify and discriminate,and a linear regression model was constructed. It has made the coincidence rate of mud logging interpretation while drilling reach 73.33%,meeting the need for rapid reservoir fluid property evaluation while drilling and meeting the conditions for on-site promotion and application,simultaneously providing support for the digital and intelligent transformation of mud logging industry.

Keyword: Baoding Sag; evaluation while drilling; interpretation and evaluation; discriminant analysis; digital intelligence; fluid property
0 引言

保定凹陷位于渤海湾盆地冀中坳陷中西部, 展布在太行山隆起与高阳低凸起之间, 整体呈NE向, 面积约为4 000 km2[1, 2, 3], 主要的生-储-盖组合包括元古宇碳酸盐岩储集体与古近系源岩构成的新生古储组合、古近系自生自储组合和新近系下生上储组合[4, 5]。对于埋深较浅的储层来说, 极易遭到细菌降解破坏, 发生不同程度的生物降解现象, 从而形成次生油气层。保定凹陷低熟油油藏普遍存在生物降解破坏现象, 给油气层解释评价工作带来很大难度。目前的评价技术方法仅能开展完钻后的综合评价, 需以气测组分、实物含油级别、热解色谱来甄别生物降解油气层与正常油气层, 以热解色谱曲线形态判断流体是油相还是气相, 最终以全烃、地化等资料对流体定性解释。该评价主观性较强, 缺乏定量判定标准, 尤其在油水同层及含油水层评价方面局限性较大, 甚至可能会造成储层流体性质较大程度误判, 同时对人员素质和设备要求较高, 解释评价周期长, 现场随钻应用受限, 已不能满足建设方对储层实时评价的需求, 而随钻解释的及时性对钻井提速及试油选层起着决定性作用[6, 7, 8, 9, 10], 因此, 迫切需要建立一套基于录井数据的随钻解释评价方法, 解决录井评价瓶颈问题, 为油气层的及时发现提供有效技术支撑。

1 保定凹陷油气层解释难点

保定凹陷钻探的BQ 1X、G 77X、G 77-1X等井原油饱和烃色谱正构烷烃奇偶优势消失, 奇偶优势比小于1.2、碳优势指数小于1.3; C29甾烷异构化程度较高, 甾烷指数为0.2~0.3, 平均为0.21, 证明原油低成熟。原油含有较多的成岩早期干酪根脱氧脱杂原子成分, 油稠、密度大, 原油密度在0.90~0.95 g/cm3之间, 粘度最高可达到7 000 mPa· s。保定凹陷低熟油具有3个特征：一是原油组分中胶质+沥青质含量高, 一般大于50%, 最高可达70%, 是重要标志; 二是烃类组成中类异戊间二烯烃含量高, 其含量在0.35%~2.94%之间, 平均值为0.97%; 三是低熟油包裹体呈现黄绿色荧光, 主波长介于538.19~545.85 nm[5]之间。

实际勘探显示, 该区域内除了有低熟油存在之外, 还发现大量生物降解油气层。其油藏因埋深浅, 为细菌的降解提供了条件, 地下水将溶解的氧分子和微生物带入油藏, 喜氧细菌对原油的降解作用使碳链断裂, 直至形成甲烷, 同时降解后剩余高碳数烃类及其氧化物使原油油质变差, 保存条件好可形成油气藏[11, 12, 13]。生物降解是一个非常缓慢的过程, 对原油的影响和破坏作用非常大, 并使原油质量明显下降, 在大多数情况下, 生物降解是导致原油变稠的主要原因之一。生物降解油气层具有“ 三高一无” 的录井响应特征, 即高全烃、高C1、高含油级别、岩石热解气相色谱分析无正构烷烃峰。其气测异常明显, 烃组分不全, 且C1相对含量一般在95%以上; 井壁取心、岩心等实物含油级别一般为油斑、油浸级; 岩石热解气相色谱谱图分析表现为正构烷烃峰缺失或不全, 甚至伴随基线隆起现象; 从试油结果来看, 流体产出变化较大, 以重质油为主。

保定凹陷内油藏不仅呈现低熟特点, 还普遍存在生物降解破坏现象, 导致烃组分不齐全, C1相对含量均在95%~100%之间, 组分特征已不具备评价敏感性, 基本上失去了对流体定性的意义; 实物含油级别均较高, 井壁取心基本为油斑、油浸, 区分不大, 同样失去一定评价意义; 岩石热解Pg值为评价含油气丰度重要指标, 但因油质重, 含油级别高等原因受到一定程度影响。就目前试油结论与录井静态资料对应特征来看, 前期敏感参数的敏感性均有所下降。上述情况均给油气层解释评价工作带来很大难度, 现有录井解释评价技术手段表现出一定局限性, 无法进行有效随钻解释评价, 适用性变差, 与建设方提出的随钻准确评价需求存在较大差距, 因此亟需建立区域随钻解释评价方法。

2 随钻解释评价思路

随着录井解释评价向现场随钻转移, 为充分发挥录井实时性、信息多样化的随钻优势, 以各项录井评价技术为基础, 形成录井随钻快速解释评价技术, 为地质研究跟进和现场快速决策提供更好的技术支撑, 进而满足油田效益勘探开发需求。

录井技术对流体性质识别主要通过气测、岩石热解、三维定量荧光、核磁共振、轻烃等油气评价技术来完成。由于地层流体分布的复杂性, 单项录井技术评价参数及其派生参数并不能准确识别地层流体性质, 解释符合率较低。为此, 拟采取的评价思路是：将重点评价区域内资料进行收集整理, 基于录井“ 四性” 评价标准与统计分析软件, 将录井技术与数理统计相结合, 建立多参数耦合的解释评价方法。通过分析研究区域特殊油气层的多项录井资料响应特征, 结合区域内已钻井试油、投产及典型层数据的筛选统计, 整合试油定产数据与相关影响因素的分析化验数据, 通过应用因子分析（Factor Analysis）和判别分析（Discriminate Analysis）[14, 15, 16, 17]逐步优选提取地层流体解释敏感因子（关键参数）, 探寻流体性质与关键参数之间相关性, 在降低计算量的同时, 提高综合评价模型的精度; 再对数据进行优化组合形成综合优势参数, 依据费歇尔准则（Fisher准则）和数理统计分析, 进行流体性质分类判别并构建线性回归模型, 建立多参数耦合的地层流体解释图板。通过二线实验室与现场联动测试, 将模型不断进行优化完善, 从而实现对储层流体性质的准确识别与录井现场实时快速解释, 最终形成录井多参数解释评价方法, 满足随钻作业现场对储层进行及时准确评价的需求, 提高录井解释符合率、及时率, 进一步提高试油选层的准确率和成功率。

3 预测模型建立

为保障现场操作方便快捷高效, 提高模型适应能力及应用范围, 建立保定凹陷随钻评价普适版模型, 凡在该区域内部署的井位, 均可尝试采用该套随钻评价模型。本文甄选保定凹陷典型层进行数据融合处理, 最终形成保定凹陷随钻解释评价模型, 模型中关键参数均为录井随钻数据, 完全满足现场打一层清一层的需求。

保定凹陷现场应用的随钻录井技术手段有常规地质录井、气测录井, 辅以岩石热解录井和三维定量荧光录井, 本研究基于此4项资料展开。鉴于常规地质录井和气测录井数据实时跟随钻头, 具有第一性的特点, 部分井缺乏岩石热解录井和三维定量荧光录井资料, 且二者实验分析需要时间, 具有一定滞后性, 故建立了两种随钻解释评价模型：一是以气测资料为主的随钻气测解释评价模型; 二是综合气测、岩石热解和三维定量荧光资料的随钻综合解释评价模型。

3.1 敏感参数优选

针对保定凹陷低熟油与生物降解油共存的现象, 根据油气地球化学原理, 以及低熟油、生物降解油气层的流体性质和各项分析化验参数的相关性, 从各项分析化验参数中筛选出关键参数。

在众多评价参数中, 气测全烃值（Tg）、热解液态烃（S1）、含油当量（C）数值高低反映储层含油气性; 总产率指数（TPI=（S0+S1）/（S0+S1+S2））、产率指数（PM=Pg（S1/S2））反映储层原油性质, 决定后期储层内原油是否易从地层流出; 丙烷与乙烷比值（C3/C2）、异构烷烃与正构烷烃比值（iC4/nC4、iC5/nC5、（iC4+iC5）/（nC4+nC5））等烃类比值均与烃源岩母质类型、热演化程度和成藏后的次生变化密切相关。优选以上参数作为构建本文储层流体性质预测模型的关键参数。

3.2 建立储层流体性质预测模型

在储层流体性质判别分析中, 首先结合区域内已钻井试油、投产及典型层数据与录井响应特征, 从众多参数中筛选出对储层流体性质影响显著的关键参数, 计算各参数系数, 并应用数学软件将上述关键参数利用判别分析的方法得到典型判别式中的变量系数及特征值, 建立若干判别函数（表1）。若其中前两个函数f1与f2的累积方差贡献率大于80%, 说明这两个函数能够代表该组数据的分类信息。

表1 典型判别式中变量系数及特征值

将研究区储层样本的关键参数分别代入f1、f2判别函数中计算两个函数值, 通过建立两个判别函数（f1、f2）可实现二维有效分类, 据此以f1为横轴, f2为纵轴, 绘制解释评价图板。不同流体类别的样本会形成不同的聚集区, 以此确定流体性质边界, 再根据样本在二维坐标系中的位置, 判断其属于油层、油水同层还是水层, 从而实现直观、准确的流体识别。该方法结合统计学与机器学习理论, 不仅可有效提高储层流体识别的准确性, 还为储层流体性质评价提供了可靠的定量依据。

3.2.1 随钻气测解释评价图板

依照上述随钻解释评价思路, 在应用井的随钻录井技术手段仅为地质录井和气测录井的情况下, 通过表1中气测参数Tg、C3/C2、iC4/nC4、iC5/nC5、（iC4+iC5）/（nC4+nC5）的系数得到f1、f2。

f1=0.002Tg+0.085（C3/C2）-1.606（iC4/nC4）-

0.062（iC5/nC5）+0.908（iC4+iC5）/（nC4+

nC5）-1.045

f2=0.047Tg+0.625（C3/C2）-0.460（iC4/nC4）-

0.016（iC5/nC5）+0.394（iC4+iC5）/（nC4+

nC5）-0.752

利用判别函数f1与f2交会, 建立保定凹陷随钻气测解释评价图板（图1）。从图中可看出, 各流体性质区间呈现自然过渡, 由油层、油水同层向含油水层、水层过渡, 其衔接符合常规认知, 也从侧面反映出通过层层优化, 数据中蕴含的地层信息和数智意义使解释评价方法更趋智能化。

图1 保定凹陷随钻气测解释评价图板

该模型的数据涵盖整个构造带, 普适性强, 其优势在于关键参数随钻可得, 满足现场及时性需求, 可在第一时间获得初步解释结论; 其欠缺在于模型数据仅为全烃及组分, 解释符合率相对较低。

3.2.2 随钻综合解释评价图板

为充分利用现场录井资料, 进一步提高随钻解释符合率, 在关键参数为常规气测及组分Tg、C3/C2、iC4/nC4、iC5/nC5、（iC4+iC5）/（nC4+nC5）的基础上, 将含油气性评价中的部分重要岩石热解参数（TPI、PM）和定量荧光参数含油当量（C）加入模型中, 计算f1、f2。

f1=-0.096Tg+0.359（C3/C2）-8.665（iC4/nC4）-

1.086（iC5/nC5）+6.422（iC4+iC5）/（nC4+

nC5）+0.348C+0.266TPI+0.574PM-5.966

f2=-0.052Tg-0.420（C3/C2）-9.067（iC4/nC4）-

0.406（iC5/nC5）+7.344（iC4+iC5）/（nC4+

nC5）+0.270C+0.481TPI+0.851PM-1.266

利用判别函数f1与f2交会, 建立保定凹陷随钻综合解释评价图板（图2）, 各流体性质类型分异效果比随钻气测解释评价图板明显要好, 同时交会区域大幅减少。

图2 保定凹陷随钻综合解释评价图板

该模型的特点在于将气测参数与岩石热解参数、三维定量荧光参数交会融合, 其优势在于加入岩石热解数据, 初步解释准确率相对提高; 其欠缺在于判别函数图板依然存在部分交会区。

上述普适版随钻模型中, f1和f2关键参数均采用录井随钻可得气测参数、岩石热解参数、三维定量荧光参数, 可满足区域内不同级别、不同井型的随钻评价所需, 可根据实钻情况选用不同图板。若钻进过程中仅应用气测录井, 则选择保定凹陷随钻气测解释评价图板（图1）; 若钻进过程中同时应用气测、岩石热解及定量荧光录井, 则选择保定凹陷随钻综合解释评价图板（图2）。

4 应用效果

2024年以来, 已在65口探评井及开发井中开展预测模型单井回判应用, 对每口井的每一个有价值储层流体性质自动评价, 随钻模型解释结论与录井综合解释结论符合率达63.725%。随钻单井应用已试油14井次15层（表2）, 录井综合解释符合率为80.00%, 录井随钻解释符合率达到73.33%, 取得了显著效果, 能够满足随钻快速评价储层流体性质的目的, 并达到在现场推广应用条件要求, 实现了从无到有、从次到优的迈进。

表2 保定凹陷解释符合率统计
4.1 BQ 2-7X井

BQ 2-7X井是部署在冀中坳陷保定凹陷清苑构造带耿家桥断鼻上的一口评价井。该井录井过程中在主要目的层东三段见到较好油气显示（图3）。

图3 BQ 2-7X井综合录井图

录井解释9号层（1 840~1 847 m）表现突出：岩性为浅灰色油迹细砂岩, 全烃曲线峰型利落无拖尾, 最高为53.57%, 烃组分齐全, C1相对含量为98.23%; 随钻岩屑岩石热解Pg值3.14~3.3 mg/g, TPI值0.235~0.239; 三维定量荧光相当油含量64.22~72.25 mg/L; 在随钻综合解释评价图板中投点落于油层区域（图2）, 解释为油层。完钻后井壁取心2颗均为油浸显示, 滴水缓渗; 壁心岩石热解Pg值45.00~50.41 mg/g, TPI值0.389~0.406; 气相色谱欠饱满但烷烃峰较齐全（图4）, 碳数范围nC13-nC39, Pr/Ph为0.17, 相对峰面积309~570。结合壁心及其各项分析化验资料综合解释9号层为油层。

图4 BQ 2-7X井岩石热解气相色谱图

经对井段1 842.4~1 847.8 m进行试油（录井解释9号层）, 采用射流泵排液工艺, 产油2.67 t/d, 原油密度0.916 4 g/cm3, 粘度220 mPa· s, 录井随钻解释结论与试油结果吻合。

4.2 BQ 9X井

BQ 9X井是部署在冀中坳陷保定凹陷冉庄构造带高67 X西圈闭上的一口预探井, 主要钻探目的是预探馆陶组、东三段、沙一上亚段、沙一下亚段断鼻圈闭的含油气情况。该井录井过程中在主要目的层东三段见到较好油气显示（图5）。

图5 BQ 9X井综合录井图

录井解释16、17号层（1 849~1 852 m、1 855~1 861 m）表现突出：岩性为浅灰色油迹细砂岩, 全烃曲线峰型较饱满, 最高为68.97%, 烃组分不全, 缺少C2, C1相对含量为99.00%; 随钻岩屑岩石热解Pg值4.4~5.4 mg/g, TPI值0.302~0.422; 三维定量荧光相当油含量48.52~75.06 mg/L; 在随钻综合解释评价图板中投点落于油层区域（图2）, 解释为油层。完钻后井壁取心5颗均为油浸显示, 滴水缓渗; 壁心岩石热解Pg值20.46~24.63 mg/g, TPI值0.422~0.478; 气相色谱基线部分隆起（图6）, 烷烃峰不齐全且呈现生物降解形态, 峰形低平甚至消失。结合壁心及其各项分析化验资料综合解释16、17号层为油层。

图6 BQ 9X井岩石热解气相色谱图

经对井段1 852.0~1 861.8 m进行试油（录井解释16、17号层）, 采用射流泵排液工艺, 产油13.54 t/d, 原油密度0.940 4 g/cm3, 粘度2 085 mPa· s, 录井随钻解释结论与试油结果相符。

5 结论

（1）保定凹陷为华北油田勘探开发重点区带, 由于区域内油藏埋深浅, 不仅存在甲烷含量高、油质重等低熟油特点, 还普遍存在生物降解及水洗破坏现象, 现有录井解释评价技术存在局限性, 适用性变差。为此通过统计分析方法与录井技术相结合构建随钻评价模型, 有效解决了油藏录井响应特征复杂、储层流体性质识别难等问题, 区域随钻解释符合率大幅提高。

（2）数学统计软件的引入, 可有效避免人为评价主观性较强、解释评价周期长且缺乏定量判定标准的弊端, 实现对储层流体性质的自动识别, 大幅提高现场针对特殊油气层随钻流体性质识别的及时性和准确性, 为油气层的及时发现及后续储层评价、试油层优选提供可靠依据, 为勘探开发决策提供及时可靠的技术支撑。

（3）目前随钻解释评价方法尚处在初步探索应用阶段, 仍存在不足之处, 需进一步改进。现有随钻评价模型对流体性质定性评价已较为成熟, 但对储层物性评价相对较少, 而储层物性的好坏直接决定后期试油产量的高低, 接下来将继续引入如XRF派生参数、dc指数、功指数等物性评价参数, 进一步完善随钻评价模型; 另外, 通过数据测算, 部分模型如果使用三维图板, 数学统计分析软件对初始分组案例的正确分类将得到大幅度提高。

（4）随钻解释评价方法的建立, 充分发挥了录井实时性、信息多样化的随钻优势, 以各项评价录井技术为基础形成录井随钻快速解释评价技术, 是录井行业向数智化转型的重要一步, 有助于提升录井智能化水平。

（编辑 陈 娟）

参考文献
[1] 韩春元, 师玉雷, 刘静, 等. 冀中坳陷保定凹陷油气勘探前景与突破口选择[J]. 中国石油勘探, 2017, 22(4): 61-72.
HAN Chunyuan, SHI Yulei, LIU Jing, et al. Prospect and breakthrough point of oil and gas exploration in Baoding Sag, Jizhong Depression[J]. China Petroleum Exploration, 2017, 22(4): 61-72. [本文引用:1]
[2] 单帅强, 何登发, 方成名, 等. 渤海湾盆地冀中坳陷高阳低凸起构造特征及成因机制[J]. 石油实验地质, 2022, 44(6): 989-996.
SHAN Shuaiqiang, HE Dengfa, FANG Chengming, et al. Structural characteristics and genetic mechanism of Gaoyang low uplift in Jizhong Depression, Bohai Bay Basin[J]. Petroleum Geology & Experiment, 2022, 44(6): 989-996. [本文引用:1]
[3] 张保卫, 岳航羽, 谢伟, 等. 反射地震在冀中坳陷保定凹陷精细地质结构探测中的应用[J]. 物探与化探, 2022, 46(6): 1359-1368.
ZHANG Baowei, YUE Hangyu, XIE Wei, et al. Application of the seismic reflection method in detecting the fine, scale geological structure of the Baoding Sag, Jizhong Depression[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2022, 46(6): 1359-1368. [本文引用:1]
[4] 李志军, 马学峰, 罗强, 等. 渤海湾盆地保定凹陷早熟低熟油特征及成烃机制[J]. 石油学报, 2024, 45(3): 500-516.
LI Zhijun, MA Xuefeng, LUO Qiang, et al. Characteristics and hydrocarbon generation mechanism of early low-mature oil in Baoding Sag, Bohai Bay Basin[J]. Acta Petrolei Sinica, 2024, 45(3): 500-516. [本文引用:1]
[5] 张锐锋, 何海清, 朱庆忠, 等. 渤海湾盆地保定凹陷东营组油气勘探重要发现与启示[J]. 中国石油勘探, 2023, 28(2): 11-23.
ZHANG Ruifeng, HE Haiqing, ZHU Qingzhong, et al. Major discovery and enlightenment from petroleum exploration of Dongying Formation in Baoding Sag, Bohai Bay Basin[J]. China Petroleum Exploration, 2023, 28(2): 11-23. [本文引用:2]
[6] 蔡君, 王志章, 田淼. 录井技术发展现状及前景综述[J]. 录井工程, 2017, 28(3): 6-10.
CAI Jun, WANG Zhizhang, TIAN Miao. Development status and prospect overview of mud logging technology[J]. Mud Logging Engineering, 2017, 28(3): 6-10. [本文引用:1]
[7] 田立强, 熊亭, 邓卓峰, 等. 基于地化录井技术的储层快速评价方法研究: 以恩平凹陷北部斜坡带为例[J]. 录井工程, 2023, 34(3): 32-38, 43.
TIAN Liqiang, XIONG Ting, DENG Zhuofeng, et al. Study on rapid reservoir evaluation method based on geochemical logging technology: Taking the northern slope belt of Enping Sag as an example[J]. Mud Logging Engineering, 2023, 34(3): 32-38, 43. [本文引用:1]
[8] 唐正东, 王柯, 唐巧舜, 等. 一种致密气储层随钻录井解释评价新方法[J]. 天然气工业, 2022, 42(12): 81.
TANG Zhengdong, WANG Ke, TANG Qiaoshun, et al. A new method for mud logging interpretation and evaluation while drilling in tight gas reservoirs[J]. Natural Gas Industry, 2022, 42(12): 81. [本文引用:1]
[9] 侯力虎, 徐声驰, 刘志, 等. 基于录井资料的页岩油随钻储集层评价技术[J]. 录井工程, 2021, 32(2): 45-49.
HOU Lihu, XU Shengchi, LIU Zhi, et al. Technology for shale oil reservoir evaluation while drilling based on mud logging data[J]. Mud Logging Engineering, 2021, 32(2): 45-49. [本文引用:1]
[10] 段仁春. 岩石热解录井技术在特殊类型储层解释评价中的应用[J]. 当代石油石化, 2019, 27(11): 30-36.
DUAN Renchun. Application of rock pyrolysis logging technology in the interpretation and evaluation of special types of reservoirs[J]. Petroleum & Petrochemical Today, 2019, 27(11): 30-36. [本文引用:1]
[11] 宋义民, 纪伟, 李毅逵, 等. 介绍两种特殊烃组分油层[J]. 录井工程, 2004, 15(2): 15-18.
SONG Yimin, JI Wei, LI Yikui, et al. Introduce two oil layers with special hydrocarbon components[J]. Mud Logging Engineering, 2004, 15(2): 15-18. [本文引用:1]
[12] 张玉涛, 郝树新. 生物降解油气层录井特征[J]. 内江科技, 2015, 36(3): 123.
ZHANG Yutao, HAO Shuxin. Mud logging characteristics of biodegradable hydrocarbon reservoirs[J]. NeiJiang KeJi, 2015, 36(3): 123. [本文引用:1]
[13] 宋义民, 李毅逵, 刘淑侠, 等. 冀中探区大柳泉地区生物降解油气层综合解释评价方法[J]. 录井工程, 2015, 26(3): 46-50.
SONG Yimin, LI Yikui, LIU Shuxia, et al. Comprehensive interpretation and evaluation method of biodegradable hydrocarbon reservoirs in Daliuquan area of Jizhong Sag[J]. Mud Logging Engineering, 2015, 26(3): 46-50. [本文引用:1]
[14] 任泽熙. SPSS统计分析软件在统计学中的应用探析[J]. 电脑知识与技术, 2023, 19(13): 67-68, 72.
REN Zexi. Analysis of the application of SPSS statistical analysis software in statistics[J]. Computer Knowledge and Technology, 2023, 19(13): 67-68, 72. [本文引用:1]
[15] 齐凤, 杨逸臣. 巧用SPSS聚类分析进行异常值预判[J]. 中国计量, 2022(5): 89-91.
QI Feng, YANG Yichen. Clever use of SPSS cluster analysis for outlier prediction[J]. China Metrology, 2022(5): 89-91. [本文引用:1]
[16] 杨朝英. “统计分析与软件应用”课程教学改革探索: 基于理论与实践深度融合的视角[J]. 科教导刊, 2022(12): 69-72.
YANG Chaoying. "Statistical analysis and software application" curriculum teaching reform exploration: Based on the perspective of in-depth integration of theory and practice[J]. The Guide of Science & Education, 2022(12): 69-72. [本文引用:1]
[17] 乔小燕. 统计软件SPSS在“统计学”教学中的应用研究: 以因子分析为例[J]. 教育教学论坛, 2023(21): 37-40.
QIAO Xiaoyan. Study on the application of statistical software SPSS in "statistics" teaching: Taking factor analysis as an example[J]. Education Teaching Forum, 2023(21): 37-40. [本文引用:1]