基于数据挖掘的M地区低渗透储层评价.pdf

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1、第31卷第4期地质找矿论丛Vo1．31No．42016年12月：538—542ContributionstoGeologyandMineralResourcesResearchJun．2016：538—542基于数据挖掘的M地区低渗透储层评价陈玉雪，常安定，强玲娟(长安大学理学院，西安71o064)摘要：文章以M地区为研究对象，针对该区实际地质情况，基于孑L隙度、渗透率等测井资料，运用多元统计中的R型因子分析、判别分析及数据挖掘中的聚类分析，对储层进行合理的分类，得出储层空间的展布规律，并建立定量的评价标

2、准。结合实际产能资料验证，认为该方法在储层评价中是可行的。关键词：R型因子分析；Fisher判别；凝聚层次聚类；储层评价；鄂尔多斯中图分类号：P618．13，TE348文献标识码：A0引言l方法和原理储层研究的目的是对储层做出符合地质实况的因子分析和判别分析都是多元统计中的典型方分类与评价]，故首要任务就是对储层做出合理的法]。因子分析的目的是降维和简化数据，它通过分类评价，它的结果能够直接指导油气的勘探与开研究多个变量间的内部依赖关系，用少数几个能反发。因此，储层评价工作一直是国内外研究者关注映原来众多

3、变量主要信息的‘因子’来表示其基本的的焦点。储层分类的关键是合理选择评价参数及方数据结构。原始变量是可观测的显在变量，而因子法，目前研究方向主要集中在运用各种数学方法、地是不可观测的潜在变量]。因子分析在此用来确定质学与实验方法等对渗透率和孑L隙度等储层物性参变量权重。数进行评价，其中包括：地质经验法、模糊数学法，权判别分析是利用已经得到的变量数据，找到一重分析法以及各种地震方法等等口]。根据各个地区种判别函数，使得此函数具有某种最有性质，能够把不同的地质特征，每种评价方法均有各自不同的优属于不同类别的样

4、本点尽量区别开来]。判别分析缺点。在此用来建立评价标准并验证评价结果。本次工作在对M地区的研究中发现，M地区的数据挖掘的目的是从大量、随机的数据中通过储层非均质性较强，溶蚀孔洞发育较多，现有方法对算法探寻隐藏的潜在信息的过程，主要包括分类、聚该区评价时其结果不太理想。由此，本研究以M地类、关联分析与异常检测]。其中，聚类分析是数据区的地质资料为例，引人多元统计分析中的R型因挖掘中的一个重要方法，它是一种在没有任何先验子分析优化评价参数，然后使用数据挖掘中的凝聚信息条件下，将现有的无标记数据进行归类的数据层

5、次聚类算法对储层分类，并建立评价标准，从而得分析过程。其目标是，组内的对象相互之间是相似到更精准的评价结果。相比较而言，比传统定性分的，而不同组中的对象是不相关的。组内的相似性类更加合理、全面l4J。越大，组间差距越大，聚类效果就越好。收稿日期：2016—04—28；收稿日期：2016—07—21；责任编辑：王传泰基金项目：陕西省科技计划项目(编号：2015JM1022)资助。作者简介：陈玉雪(197o一)，女，在读研究生，主要从事统计最优化方向研究工作。通信地址：陕西省西安市南二环中段，长安大学理学院；

6、邮政编码：710064；E—mail：332575096@qq．corn第31卷第4期陈玉雪等：基于数据挖掘的M地区低渗透储层评价1．1R型因子分析设有个样本，每个样本有m项参数，则原始2储层类型划分数据集可用矩阵表示为：¨⋯1]2．1地质背景X—lLr‘．；I⋯j鄂尔多斯盆地是一个位于中国西部，在华北地(1)将样本标准化，去除原始量纲及异常点。台上发育起来的多旋回中、新生代沉积盆地。盆地(2)判断原始变量是否适合于因子分析(求变量具有构造稳定，整体抬升、持续下降、地层平缓的特间的相关系数矩阵，若矩阵中大

7、部分相关系数均大征。在晚三叠世延长期，发育了大型的鄂尔多斯于0．3，且通过球形检验即可)。湖盆，成藏了大量的油气资源]，其中“长4+5长(3)将矩阵线性变化为公因子F(0)及其对应M地区位于鄂尔多斯盆地伊陕斜坡中部，地层的标准正交化特征向量e⋯其中，公因子的方差为一个单斜，倾角不足1。。M地区长2期以三角洲平原分流河道沉积为主，尤其是长21期，三角洲发贡献g一∑r2，而一~／P(，J一1，2，⋯)；育进入鼎盛时期，广泛发育的河

8、道砂体为油气聚集方差贡献率T一(一1，2，⋯m)；最后选择g提供了必须的储集空间，由于岩性的横向变化和储九一1集砂体沉积之后的差异压实作用形成构造岩性圈或丁>0．8的公因子。闭。(4)因子旋转。三叠纪末期，鄂尔多斯盆地受印支运动的影响(5)计算公共因子变量得分_g。整体抬升。地表遭受长时期的风化剥蚀，形成起伏1．2凝聚层次聚类算法不平、沟谷纵横的古地貌景观。研究区位于前侏罗层次聚类常常使用称作树状图的类似于树的图纪甘陕古河谷南