通过主要组件分析快速识别有效的石气库
Yuxia Wang1, Jingzhe Guo2, Zhanrong Ma3
1Department of Geology, Northwest University, Xi'an, 710069, China.
Scientific reports
|October 8, 2024
概括
这项研究引入了一种新的方法,用于识别使用传统日志记录数据和主要组件分析 (PCA) 的石气库. 这种方法可以快速准确地识别水库,而不需要额外的测试.
科学领域:
- 地质地质地质地质地质地
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 地质化学 地质化学
背景情况:
- 来自奥尔多斯盆地的石储库的工业气体流需要高效的勘探方法.
- 准确识别含有的岩石储库对于优化天然气开采至关重要.
研究的目的:
- 开发一种快速而准确的方法,使用传统的日志记录数据来识别石气库.
- 建立基于采伐曲线的Al2O3含量和石质学的预测模型.
主要方法:
- 主要元素测试和岩石薄片的识别.
- 主要组件分析 (PCA) 用于减少采伐曲线的维度.
- 开发石质识别图和采伐识别模型.
主要成果:
- 主要元素的垂直分层和三种不同的石质学被确定在Al载岩系列中.
- 溶解孔在富含Al的层中更发达,与Al2O3含量相关.
- PCA有效地避免了记录数据中的多对线性导致的模型扭曲.
结论:
- 通过使用常规采伐和PCA,建立了一种用于快速和准确识别石矿库的新方法.
- 开发的模型准确地预测了Al2O3含量,并确定了有效的储量库.
- 这种技术消除了对补充测试数据的需求,简化了勘探和开发.
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