判别分析在沉积相研究中的应用

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1、断　块　油　气　田2003年11月　　　　　　　　　　　　　　　　FAULT2BLOCKOIL&GASFIELD　　　　　　　　　　　　　　　第10卷第6期判别分析在沉积相研究中的应用邵长国　陈　涌　李　斌(成都理工大学信息管理学院)　　摘　要　通过对5条剖面和野外11口井的岩心观察和室内资料分析整理,利用判别分析建立沉积相判别数学模型,为沉积相研究提供了科学有效的方法。以延长组6段为研究目标,经分析断定靖安油田三叠系为三角洲沉积体系。构成主体的是三角洲前缘亚相,其中水下分支河道和河口砂坝最为发育,是含油气性最好的砂体,已具备了形成大规模油气

2、藏的地质条件,应引起勘探上的注意。关键词　判别分析　鄂尔多斯盆地　靖安油田　沉积相　三角洲沉积　　沉积相研究是油气藏勘探开发中十分重要的但不知X究竟来自其中的哪一个。判别分析就工作,因为沉积相控制了储层的宏观分布、厚度及是要根据对k个总体的已知认识和对待判别样几何形态等。传统的沉积相研究主要通过取心资品X的某些特征指标值,去判断样品X应归属于[3]料、岩性标志、古生物标志等来分析沉积环境,进哪一个总体。其工作流程为:建立判别函数—而根据沉积砂体的成分、碎屑颗粒的粒度、分选等判别效果检验—待判样品归类。特征,以及沉积砂体的单层厚度、纵向组合形式

3、111　按贝叶斯判别准则建立判别函数(单层、互层、夹层等),沉积构造、沉积序列特征及设对已知的A1,A2,⋯,Ag个总体,分别提沉积体的含油性、与下伏岩层之间的接触关系(整取了m个特征变量X1,X2,⋯,Xm。然后对A1,合、充填切割等)等地质因素对单井进行分析,最A2,⋯,Ag总体分别作了n1,n2,⋯,ng次实验的后由人工判识来完成。由于人工判识往往受到经如下观测数据距阵,可记为X=(xkij),其中,k=验的影响,研究周期长,受到限制。为此,寻找一1,2,⋯,g,为总体编号;i=1,2,⋯,nk,为样品个操作方便迅速具有一定代表性的沉积

4、判别模式号;j=1,2,⋯,m,为变量号。要把X划归g个是本次研究的重点。X总体中某一个总体At(t=1,2,⋯,g),判别方法是,先由贝叶斯准则计算待判样品X来自t个总1　判别分析原理体的条件概率(也称后验概率)为判别分析是数学地质中广泛应用的一种多变qtft(X)P(t/X)=g(1)量统计分析方法,主要解决样品的分类与预测问∑qifi(X)i=1题,也就是解决一个未知样品应划归哪一个已知式中　qi———归入第i个总体的先验概率,i=t母体的问题。与传统的地质分类方法比较,判别时为qt,实际计算常用其频率估计分析主要的优点在于它是从定量的

5、角度出发同时qi;考虑多种变量(分类指标)的一种统计分类方法,fi(X)———第i个总体的多元正态密度函具体解决2个方面的问题:①在已知分类的基础数;上,根据样品的多种特征找出各类的判别函数;②ft(X)———第t总体的多元正态密度函数。对一块未知归属的样品,可以根据相同的指标,判[1,2]断它应归属的类别。X收稿日期　2003-05-19第一作者简介　邵长国,1976年生,硕士研究生,应用判别分析的基本思想是:设有k个总体G1,数学专业,地址(610059):四川省成都市,E-mail:⋯,Gk,已知待测样品X来自k个总体的某一个,shao

6、guozi@163.com。16第10卷第6期邵长国等1判别分析在沉积相研究中的应用2003年11月对于诸总体,显然分母(全概率)都相同,只要井的岩心进行观察与描述,作出单井相模式,从长比较分子的大小,即可判断条件概率的大小,进而6油层的3个小层中共划分出2个亚相、8个微相对待判样品作出归类,为此作出g个函数为(见表1)。qkfk(X)(2)表1　靖安油田沉积相分类对于正态母体N(μk,∑k)来讲,其密度函数相亚相微相-11/2

7、S

8、1T-1fk(X)=μ/2exp[-(X-Xk)S(X-Xk)](2π)2水下水下分流河道这里,

9、S-1

10、为矩

11、阵S的逆矩阵的行列式。三角洲分流间湾平原亚相水下分流河道堤岸沉积下一个问题是要确定式中的先验概率qk,实际应用中常用其频率来估计,即qk=三角洲相水下分流河道nk水下分流河道堤岸沉积,由式(2)完全确定。为计算方三角洲n1+n2+⋯+ng前缘亚相分流间湾河口砂坝便,可对式(2)进行化简,取对数及同类项合并,去前缘席状砂掉与分组无关的项。并令湖湾Fk(X)=lnqkfk(x)湖泊相浅湖亚相浅湖滩砂(席状砂)于是最终化简后的k类总体的判别函数为mTFk(X)=XCk+Cok+lnqk=∑Cjkxj+Coklnqk　　为了便于分析判断,根据各种沉积

12、环境的相j=1m似性特征,将8个微相分为4类:-1式中　Cjk=∑Sljxkjl=1Ⅰ类包括水下分流河道和河口砂坝微相;mm1T-11-1Cok=-XkSXk=-∑