水淹层判别分析方法及其应用

张妤，　　栾孟杰，　　崔国范，　　齐秀丽，　　刘　江

(1.绥化学院 信息工程学院，黑龙江 绥化　152061；　2.大庆钻探工程公司测井公司，黑龙江 大庆　163000)



水淹层判别分析方法及其应用

张妤1，栾孟杰1，崔国范1，齐秀丽1，刘江2

(1.绥化学院 信息工程学院，黑龙江 绥化152061；2.大庆钻探工程公司测井公司，黑龙江 大庆163000)

摘要：随着油田开发目标的转移，地下油水分布越来越复杂，储层参数发生变化，非均质性进一步加强，以往的水淹层解释方法的不适应性越来越突出，解释符合率低于70%，远远不能满足油田开发要求.利用多元统计分析中的逐步判别法，建立了水淹层的判别方程，使水淹层判别的符合率达到了82%，为进一步提高解释精度具有重要的意义.

关键词：判别分析；水淹层；储层参数；逐步判别法

1国内外水淹层级别的研究现状

对于水淹层级别的研究，美国和前苏联都做了大量的工作，取得了一定的效果，但他们的地质状况是厚层的海相砂岩，而我国的地质状况是陆相薄层砂岩，所以国外的研究成果不适用于我国的情况.我国从1963年开始对水淹层进行研究，先后研究出四套解决办法，但由于各个地区的地质条件不同，因而所研究的方法通用性较差，尤其对于低渗透油田水淹机理的解释方法研究还处于起步阶段，还没有形成配套的水淹层水淹程度的评价方法.本文利用多元统计分析中的逐步判别法，建立了水淹层的判别方程，使水淹层判别的符合率达到了82%，为进一步提高解释精度具有重要的意义.

2逐步判别法的主要思想

随着经济的发展，科学技术的不断进步，人们已经进入了信息时代，要在大量的信息中获得有科学价值的结果，统计分析方法就显得越来越重要，成为了研究问题必不可少的工具和手段.多元统计分析是近几年来发展迅速的统计分析方法之一，应用于社会和自然科学的各个领域，成为探索多元世界的强有力的工具[1].其中多元判别分析是多元统计中的重要组成部分，主要用来识别个体所属的类别，它是在已知观测对象的分类结果和若干表明观测对象特征的变量值的情况下，建立一定的判别准则，使得利用判别准则对新的观测对象的类别进行判别时，错判的概率较低[2].多元判别分析方法中根据判别标准不同主要分为Fisher判别法、贝叶斯判别法和逐步判别法，其中逐步判别法在各个领域中都有着重要的应用，本文主要利用逐步判别法的判别思想来研究水淹层的水淹级别，建立水淹层的判别分析方法，为建立水淹层的综合解释方法，具有一定的现实意义.

逐步判别法的主要思想与贝叶斯判别法有所不同，它不是根据Fisher判别准则计算组间判别式，而是利用贝叶斯准则计算所给样品属于不同类别的概率，最后将这个样品划归为概率最大的那个组.它的优势是在计算的每一步都要对数据进行检验，在找到与判别总体相关的参数后，计算类(组)内离差矩阵和总离差矩阵，对变量进行筛选，若计算出的检验统计量小于事先给定的数值，则判别不显著，对该判别参数予以剔除；对判别能力强、关联度高的变量引入到判别函数中，使最终建立的判别函数中就保留判别能力强的变量.对变量的有效筛选不但可以消除因变量间不独立而出现的线性函数不稳定问题，而且还可以减少计算量，进而提高了判别效果.

3储层参数计算

为了使建立的判别方程具有普遍性、广泛性和实用性，为此我们在大庆油田选取100个样本进行判别，在判别之前首先对所选样本的100层数据进行了参数计算：

(1)计算有效孔隙度：利用多元回归算出有效孔隙度φ和密度测井值之间的关系：

(4)计算束缚水饱和度Swi=e-13.959+0.3883φ+1.0975m，进而可算得含水饱和度与束缚水饱和度的差Sw-Swi；

(6)计算渗透率K：利用多元回归得出lnK与φ和m之间的关系：

lnK=-13.959+0.3883φ+1.0975m，

则K=e-13.959+0.3883φ+1.0975m；

以上参数在水淹层水淹程度的判别中起到了很大的作用，只有准确的计算出以上数据，才能够确保判别工作的准确性及有效性.

4水淹层的判别结果

在判别的过程中，选用了SPSS统计软件，该软件具有强大的数据处理、显著性检验、判别分析的能力，运用起来非常方便，且精确度较高，在油田水淹程度的判别中起到了重大作用[3].

表1说明100个储层数据都参与了有效判别，在水淹程度判别的过程中都起到了一定的作用.在判别的过程中，选取了计算的泥质含量Vsh，计算的渗透率K，测量的Rlld，计算的孔隙度φ，计算的m，计算的Rlld/Rxo，计算的Rwj，计算的Rwj-Rwj共8个参数参与了判别过程，通过筛选，由表2可知，将判别能力弱的参数Rwj-Rwj，K，Rlld进行了剔除，将判别能力强的参数Vsh，m，Rlld/Rxo，Rwj，φ保留在判别方程中.

表1　分析个案处理摘要

表2　包含在分析中的变量

表3　分类函数系数

由表3可以得出判别方程：

根据所得的判别方程，把待判的水淹层数据输入上述判别方程，就可以得到分别代表四各类的值，哪个值最大，就属于相应的那个类.

表4　判别结果

由表4可以明确的看出100个样本点的判别结果：1类共有6个数据，判为1类的样本点有5个；2类共有7个数据，判为2类的样本点有5个；3类共有45个数据，判为3类的样本点有36个；4类共有22个数据，判为4类的样本点有19个；5类共有20个数据，判为5类的样本点有17个,判别准确率达到82%，为水淹层的判别提供了有效的方法.

从图1中可以更明显地看出，每一类内的点变得更加密集，各类之间的点变得更加分散，有效地说明了水淹的不同程度.

图1　典则判别函数

本文从水淹层变化规律入手，选取了能够反映不同水淹级别的测井特征参数，采用了逐步判别法，对水淹层进行了有效判别，提高了水淹层判别的精度，具有一定的推广意义.

参考文献：

[1]梅红，张厚福.神经网络技术在测井相分析及水淹层判别中的应用[J].石油大学学报，1997(3)：24-27.

[2]王江荣，文晖，赵权斌.基于SPSS的贝叶斯逐步线性判别法在煤炭种类识别中的应用[J].选煤技术，2014(5)：64-67.

[3]王继顺，闫敏伦，葛仁福.基于因子分析的统计实务毕业生成绩综合评价[J].怀化学院学报，2010(11)：40-43.

Analysis and Application of Water Flooded Layer’s Discriminant

ZHANG Heng-yu1，LUAN Meng-jie1，CUI Guo-fan1，QI Xiu-li1，LIU Jiang2

(1.DepartmentofInformationEngineering,SuihuaUniversity,Suihua,Heilongjiang152061；2.DaqingDrillingEngineeringCompanyLoggingCompany,Daqing,Heilongjiang163000)

Abstract：With the transfer of oil field development project,underground oil and water distribution is becoming more and more complex.The inadaptability of former water flooded layer interpretation method is more and more outstanding with the changes of reservoir parameters and strengthening heterogeneity,so which makes interpret compliance rate less than 70% and can not meet the requirements of oil field development.In this paper the stepwise discriminant analysis of the multivariate statistical analysis is used,and the discriminant equation of water flooded layer is established,that the coincidence rate of the water flooded layer is 82%,in order to further improve the accuracy of interpretation is of great significance.

Key words：discriminant analysis；water flooded layer；reservoir parameters；the stepwise discriminant method

收稿日期：2016-03-15

基金项目：黑龙江省绥化市科技计划项目“水淹层判别分析方法及其应用”.

作者简介：张妤，1976年生，女，黑龙江绥化人，讲师，研究方向：应用数学.

中图分类号：O213

文献标识码：A

文章编号：1671-9743(2016)05-0030-04