基于对应分析理论的油气储层流体识别新方法

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1、第32卷第1期钻采工艺Vo1．32No．1DRILLING&PR0DUCT10NTECHN0L0GY·39·基于对应分析理论的油气储层流体识别新方法范翔宇，黄毅，刘跃辉，陈颖杰。，罗庆(1西南石油大学石油工程测井实验室2重庆大学矿业工程博士后流动站3西南石油大学石油工程)范翔字等．基于对应分析理论的油气储层流体识别新方法．钻采工艺，2009，32(1)：39—42摘要：储层流体性质的识别，在统计学方面出现过模糊聚类分析、判别分析、正态概率分布法以及因子分析等。使用这些方法进行判别，其结果大部分都是定性或者半定量的，而对应分析方法是在因子分析基础上发展

2、起来的一种多元统计分析方法，该方法充分利用测井、录井、试油等方面的信息，把R型与Q型因子分析结合起来，对变量与样品统一进行分析研究。根据对应分析原理，利用VB6．0语言编程对吐哈油田塔河地区17口井25层进行了分析研究，其判别结果经试油资料证实，符合率可达88．0％，实现了对储层流体性质的有效识别。关键词：统计分析；对应分析；流体识别；因子分析中图分类号：TE3l1文献标识码：A文章编号：l0o6—768x(2oo9)O1—0039一O4流体识别一直是现代测井技术的重点和难点，行分类、作图和成果解释¨卜_2J。其解释精度和准确度直接关系着油田的经济效

3、益，对两个定性变量进行相关的分析时，因定性变甚至是评价整个油藏是否具有开发价值的关键。近量的数据是离散的，所以将两个变量的多种状态数年来，现代测井解释技术在充分利用数学统计原理据转换为列联表的形式进行处理。经数据转换形成方面出现过模糊聚类分析、判别分析、正态概率分析的列联表是一个n×p的矩阵(第一个变量为几种状法以及因子分析等。对于模糊聚类分析，其结果属态，第二个变量为P种状态)，对应分析也就是围绕于定性一类；判别分析，其结果不仅属于定性分析，这个矩阵进行的。考虑将这个矩阵的行、列分别做并且判别的准确性极其依赖于标准样本的准确度；降维处理，减少变量的

4、状态，因子分析则是较好的降正态概率分布法也属于定性分析，其缺点与判别分维方法。析相似，并且对于油水界面的划分极其模糊；因子分在因子分析中根据研究对象的不同可以分为析把研究变量的尺型因子分析与研究样品的Q型型因子分析和p型因子分析，即对指标作因子分析因子分析看成两种对立的概念，漏掉了许多有用的和对样品作因子分析。由于型因子分析和p型信息。对应分析是在因子分析的基础之上发展起来因子分析是反映一个整体的不同侧面，因此可能他的一种多元统计分析方法，它是把尺型与Q型因子们之间存在内在的联系。对应分析就是将两者结合分析结合起来，对变量与样品统一进行分析研究的起来

5、进行统计分析，从型因子分析出发，直接获方法，因而会更加有利于进行地质解释。采用对应得Q型因子分析的结果，将指标和样品分析的结果分析方法进行储层的油气水层判别，充分利用测井、同时反映到相同坐标轴的一张二维图形上，对问题录井、试油等信息，编程计算得出因子载荷，然后将进行较为直观的分析。其绘制成图版，利用试油资料进行不断的筛选分析，其解释的准确度便会有很大的提高。二、对应分析的数学模型一设有p维可观测的随机向量：(，，⋯，、对应分析的基本原理)，其均值为=(，，⋯，)，协方差矩阵∑对应分析是在R型因子分析和9型因子分析=()。因子分析的一般模型为的基础之上

6、发展起来的一种多元统计的方法，它把上述两种因子分析结合起来，对变量和样品一块进收稿日期：2008—1O一16基金项目：本研究受西南石油大学石油工程测井实验室和西南石油大学新石工951(部)项目的资助。作者简介：范翔宇(1975一)，博士，现从事测井新技术在石油地质和石油工程中的应用研究。地址：(61005O)四川省成都市新都区新都大道8号西南石油大学石油工程学院。电话：o28—83o32101，E—maj1：spi—fxy．student@sina．c0m钻采工艺2009年1月·40·DRILLING＆PR0DUCTIONTECHN0LOGYJan．

7、20o91：1+口1+。1+⋯+0l，．m+1A／A达到一个较高的百分比，则s可近似分zz+nz+。+⋯+nz+(1)解S，+p：+0p+oP√+⋯+0p．m+p其中，⋯为公共因子，，，⋯，为特殊其中A=(√A1￡1，⋯，√A￡)=0为．p×m矩因子，它们都是不可观测的随机变量。公共因子．，阵，D=diag(5，⋯，5；)，占：s一黑这里的和⋯，出现在每一个原始变量=(1，2，⋯，D就是因子模型的一个解。因子载荷矩阵的第p)的表达式中，可理解为原始变量共同具有的公共列和s的第个主成分的系数向量仅相差一个倍数因素；每个公共因子(=1，2，⋯，p)一般至

8、少对两个原始变量有作用，否则它将归人特殊因子。每个√A(=1，2，⋯，m)，因此得到如下因子载荷矩阵特殊因子