长岭地区营城组火山岩岩性测井识别方法研究
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１ 吉林 大学地球科 学学院 ２吉林 大学地球探 测科 学与技 术 学院 ． ． 摘 要： 通过对松 辽 盆地 南部 长岭地 区测 井响应特 征 的研 究 ， 用 多种方 法对 营城 组 火 山岩岩 性进 采
行判 别分析 。通 过 交会 图法 、 自组 织神 经 网络 法、 主成 分 分析 法及 模糊 聚类 法 ４ 方 法对样本 进行 种
最 小值
８６ ６
１ ．９ ０１
铆
均值
ｌ ．７ Ｏ１
ｌ １ １ ０
声 ／麓 ｐ 波 ｓ ・ ｍ 时 １
Ｐ 均值
３０ ．ｌ
３ ８ ｌ
Ｐ 均值
７ ３ ９０
Ｉ ．４ １ ０ ５
最＿ 值 人
ｌ １８
Ｉ ．７ １ ８
最小他
Ｏ７ ．３
３８ ． ４
最人值
（） １
＝
００ ６ ｘ一 ．７３ ￣ ０７ ５３ ． １ｘ ． ９ ， ０ ５ｘ ＋ ． ｘ ＋０ ６ ４４ （ ） ２ ２ ８ ５ ２
式 中 ，＝ ，， …， 为 Ｉ种 不 同的测 井 属性 ； ｋｌ … Ｉ Ｔ ２ Ｔ Ｉ １ ａ
式 中 Ｆ、 Ｆ分别代表第一及第二 主成分 ，。 二 Ｘ， ， Ｘ Ｘ，４ 别 为 将 样 本 点 的 Ｇ Ｔ Ｋ、 标 准 化 后 的 ，Ｘ分 Ｒ、 Ｈ、 ＡＣ 数 据 。Ｆ一 ： 会 图 如 图 ３ 示 ， 别 准 确 率 为 交 Ｆ 所 识
模糊聚类 ４ 种方法分别建立岩性识别模式 ， 并进行 了对 比分 析 ， 终优 选 自组 织 神经 网络法 最终 优 选 最
为岩性识 别手 段 。
图２ ＧＲ Ａ — Ｇ交会图
２ 自组 织神 经 网络 法
对 于岩 性 十分 复 杂 的火 山岩 地 区 ， 已知地 层 当 信息较少时 ， 有监督 的神经网络 （ Ｂ 网络 ） 如 Ｐ 将受到 限制 ， 时 ， 用 Ｋ ｈｎｎ 出 的 自组 织特 征 映射 网 此 利 ｏｏｅ 提
６２ ．
４２ ．７
最小值
ｌ５３ ７ ．２
ｌ ３３ ７ ４
最 人值
ｌ６３ ＿６ ８
１ ９０Ｉ ８
平均值
１１ ２ ． ８２
ｌ １９ ３ ８
７ ２ ２ｌ ７
ｌ４ Ｉ ． ｌ
莉 嘶 岩 ｜ 流纹 岩
１ ９７ ｊ ．６ Ｉ２７ 】．７
ｔ８７ ３ ７ ２ ７６ ３ ．８
特征值
】９４３ １Ｂ １ ５ ８ １７ ９
解释 总方 差
５ ２ ４ ３ ｌ７ ｌ 皤 ２５
３２％ ． ６
霎计贡献
５ ． 眺 ２４ ８ ｌ ４ ９．“ ６７
１ ０
解释总方差
５ ４鼍 ２ ６ ３ ． １７
累计贡献
５ Ｓ ２４％ ８ ｉ
Ｏ靠８ １ ． ６
（） ３
样本进行处理 ， ３ 表 为主成分的方差解释 ， 其中主成
分 Ｉ和 Ｆ累计 贡献 率 达 到 ８．８ 因此选 取 Ｆ和 Ｆ Ｆ ４１％， ：
进行 岩性 识别 ， 中 ： 其
＝
０ ６４ ０ １９￣ ０ ７２ ０ ０ ７４ ． ８￣＋ ． ２ｘ ＋ ． １￣一 ． ６ｘ ９ ８ ４ ３
０ 】８ ｌ ８
５ 实 际资 料 处 理
利用薄片描述的岩性信息对研究 区 １０ ６ 个数据
国 外 测 井 技 术
点进 行分 析 处理 ， 中 中性 安 山岩样 本点 ４ ， 其 个 中酸 性英 安 岩样 本 点 ３ ， 个 酸性 粗 面岩样 本 点 ７ ， 个 酸性
流 纹岩 样 本 点 １６ 。通过 交 会 图法 、 ４个 自组 织神 经 网络法 、 成分 分析 法 、 糊 聚类法 ４ 主 模 种不 同方 法对 数 据 点 进 行 处 理 ， 方 法 同判 正 确 率 统 计 结 果 见 各
∑
一
法， 建立 了样本类属的不确定性描述 ， 比较客观 能 地反 映 现实 世 界 ， 已经 有效 地 应用 在 大规 模 数 据 它
分 析 、 式 识别 等 领 域 中 。用模 糊 聚类 方法 识 别 岩 模 性 的主 要 是 通 过对 研 究 区火 山岩 地 层 的测 井 响 应
进行统计 ， 计算各种岩性的多种测井 响应的平均值 和标准方差 ， 计算每个样本属于各种岩性的隶属度 函数 值 ， 并利 用最 大隶 属 原则识 别岩 性…。第 ｉ 样 个 品属于第 ｉ 类岩性的隶属度利用公式（ ） ３计算 ：
了处理 ， 最终优 选 了 自组织神 经 网络 方法作 为研 究 区岩性 识 别的方 法。
Ｏ 引 言
松 辽盆 地长岭 地 区火 成岩 储层 主要发 育于 白垩 系 下 统 的营城 组 和侏 罗 系 的火 石岭 组 地层 ， 性 以 岩 【撼 性 、 ｆ ｆ 酸性 的火 山熔 岩 和火 山碎 屑 岩 为主 。 营城
主成 分 分 析 是 将研 究 对 象 的多 个 相关 变 量 指 标 化 为 少数 几 个 不 相关 变量 的一 种 多元 统计 方法 ，
图 ３ Ｆ一 会 图 Ｆ交
４ 模 糊 聚 类识 别
模糊 聚类分析作 为无监督机器学 习的主要技
术之 一 ， 用模 糊 理论 对 重要 数 据分 析 和建 模 的方 是
号 为 Ｇ Ｔ Ｉ Ｋ、 Ｃ这 ４ 变 量 的正 态 标 准 化 后 数 Ｒ、 ｌ、 Ａ 个
据 ， 间层选 取 ５ ５ 中 ＊ 阵列 ， 始 训练 速率 设 为 ０９ 训 初 ．， 练 次数 为 ２０ 次 时 网判正 确率最 大 ， ５０ 达到 ９ ． ％。 ６５ ２
３ 主 成 分 分 析 法
＝
而且这些不相关的综合 变量包含 了原 变量提供 的 大部 分信 息 ， 从数 学 的角度 来看 ， 是降维 的思 就 想 。任取一个特征向嚣 ， 如果它所对应的特征值在 整个 数 据 集 上代 表 着一 个 显著 的方差 值 ， 则称 其 为
这 个 数 据 集 的一 个 主 成 分 。尽 可 能 多 地 保 留 原 变 繁所 包 含 的 信息 ， 同时 又用 尽 可 能少 的主成 分 替 代 原有 变量 ， 从而 使 问题变 得简 单 。 Ｏ ｌ 利 用 主成分 分 析对 具有 ４ 变 量 的火 山岩测井 个
９ ％ ０
和Ｘ ｋ 分别为第 ｋ 条曲线的权重和测井响应值 ； Ｘ， ｉ盯 分别为第 ｉ 类岩性第 ｋ 条测井曲线的数学期望值 与
标 准方差 。 实 际处 理 时 ， ４ 对 种岩 性 的 Ｇ Ｔ Ｋ、 Ｃ曲线 Ｒ、Ｈ、 Ａ
表 ３主成分的总方差解释
主成分 所 主成分的方差解释 有
ｌ８２ ．７ ８ １４９ ９ ８
息进行 自动分类 。它是一种无监督的分类方法 ， 能 够通 过 网 络 自身 的 调节 对 输入 模 式进 行 训 练 ， 对 且
参 加 训 练 的参 数没 有 限制 ， 以作 为 一种 可 行 的判 可 别 火 山岩岩 性 的方 法 ， 实现 对 复杂 的火 Ｌ岩 地 区 的 Ｉ Ｊ 岩 性 识 别 。对 于 松 辽盆 地 火 山岩 测井 样 本 ， 输入 信
１ 交 会 图法
根据薄 片岩性定名提取 了该地区 ２ 多 口井 的 Ｏ
１０ 数据 点进 行 分析 。建 立 了不 同岩 性 与 自然伽 ６个
马（ 、钍ｃＨ 、钾（） Ｇ １） ｒ Ｋ、声波 时差（Ｃ４ Ａ ）种常规测
络（ｅ － ｒ ｎ ａ０ ａ ， ｓｌ ０ ｇ ｉ ｔ ｎ ｐ简称 ｓ Ｍ）能够对输入信 ｆ ａ ｚｉ Ｍ Ｏ ，
ｌ７３ ２ ７ ｌ６９ １ ５ ．２
９７ ． ９ ｌ ７ ２ｌ
ｌ ．５ １ ９ ２ ８ ８４
ｌ ．２ ０８ １ ．２ Ｏ ７
３３ ．】 １９ ．７
５２ ２ ７２ ．１
４１ ４ ４３ ．１
１８２ ７ ３ １４１ ．７ ７
ｌ７８ ９ ．８ ２ ７９ ３．
组火山岩具有成分复杂 、 纵横向变化快 、 岩石识别难 的特 点 。地质 人员根据 录井 资料 、 薄片 分析资 料、 全岩分析资料等对火山岩地层进行准确的岩性 命 名 ， 涉及 到 的火 Ｉ岩 岩 ｆ 所 ｌ Ｉ ｌ ｌ 生信息非 常丰 富 ， 可确 定 的火 ｌ岩岩 性较 多 。而利用测 井资料 进行 火 山岩 岩 【 Ｊ
表 ４ 。
差 （Ｃ４ 常规 测井 曲线 的响应关 系 。 Ａ ）￣１ （ ） 用 ４ 方 法分 别 对 １０ 判 别样 本 和 ２ ３利 种 ６个 ０ 个 预测 样 本数 据 点进行 回判 和预 测 ， 比分析 发 现 对
自组织 神经 网络法识 别效果 最好 。
参考文献 ： 【】 波、 １ 周 李舟波、 潘保 芝 ， 山岩岩性识别方法研究Ｕ ， 火 １ 吉林 大学学报（ 地球科 ￣ｅ０ ２０ ，５ ）３ ４ ３ ７ ， ， ０ ５ （ ： ９－ ９ ． ａ ３３
４ ８－５ ２．
析得ｆ ＇ 组织神经 网络方法识别岩性符合率最高， 门 Ｊ Ｉ 因此实 际处 理时选 用 自组 织神 经 网络 方法 。
井 曲线 的 响应关 系 并对 它们 两 两进 行交 会 图分 析 ，
其 中 自然伽 马和钍 交会 图 的区分 效果 最好 ，回判符
合率高达 ９． ％。图 １ ４５ ３ 和图２ ￣ １ 别为研究区Ｇ — Ｈ ｊ － ＲＴ 交会 图和 Ｇ — Ｃ交会 图。表 １ ＲＡ 为长岭 断 陷营城 组 ４ 种岩性的典型火山岩测井响应特征统计表。
同时将 未参 与判别的 ２ 个 已知岩性的薄片数 Ｏ 据点作为预测样本， 中Ｇ — Ｈ 其 Ｒ Ｔ 交会图版及 自组织 神 经 网络 预 测符 合 率 均为 ９ ％， 成分 分析 预 测符 ５ 主 合 率 为 ９ ％， ０ 模糊 聚类 预测 符 合率 为 ８％。综 合 分 ５
【 潘保 芝、 ２ １ 李舟波、 付有升等 ， 测井资料在松辽盆地火成岩岩 性识 别和储层评价 中的应 用Ⅱ ， 】石油物探 ，０ ９ ８１： ２０ ， （） ４
２ ６
２ １ 年第 ４ ０２ 期 总第 １０ ９ 期
国 外 测 井 技 术
Ｗ ０ＲＬＤ Ｗ ＥＬＬ Ｌ０ＧＧＩ ＮＧ ＴＥＣＩＮ０ＬＯＧＹ ｔ
Ａｕ ２０１ ｇ． ２
Ｔｎａ ９ ＿ｔ１ｌ Ｏ
・
基础 科学 ・
长 岭地 区营城 组 火 山岩岩 性 测 井识 别 方法 研 究
刘倩茹 薛林福 潘保芝 张程恩
２ １ 年第 ４ ０２ 期
刘倩茹 ， ： 等 长岭地区营城组火山岩岩性测井识别方法研究
表 １ 研 究 区 典 型 火 山 岩 测 井 响应 特 征
２ ７
ｌ 岩
最小俏
安 １Ｊ ｌ岩
英 安 岩
自Ｉ 然 ／ Ａ Ｐ ㈨ 马
最 犬值
８． ７０１
¨６ １ ．２
， ｌ 钊 ０ ： ’ ０
性 识 别无 法 达 到地 质上 的丰 富性 ， 常规 测井 曲线 且
往往 不 直接 反 映岩 石 的结 构 与构 造 ， 因此 本 文按 照
松辽 地火山岩分类 原则的二级分类类型建立测井 响应 ， 出现 的 中性 安 山岩 、 对 中酸 性英 安 岩 、 酸性 粗
面岩 和酸 陛流纹 岩 ４ 种不 同岩性进 行识别 旧 。
特征值
１ ９ ３ ．１６ ４ ｌ ８ ｌ ９ Ｆ Ｉ
Ｆ ．
数据点分别统计 出其均值 （ 数学期 望值 ） 和标准偏 差 ， Ｒ和 Ｔｔ Ｇ Ｉ权重 均选 取 Ｏ ， ＿ Ｋ和 Ａ 权重分别 取 ３ Ｃ ０２ 回判正 确率 为 ９ ． ．， ２５ ％。
’
பைடு நூலகம்
提取 主成分的方差解释
一
图１ ＧＲ Ｔ — Ｈ交会 图
。
岩性识别一 直是火山岩评 价的重点 和难点之 利用测井方法进行岩性识别 的方法很多 ， 最常
』 的即交会 图版方法识别岩性 ， １ ｊ 近年来随着新方法 的兴起 ， 神经网络、 主成分分析、 模糊聚类、 遗传算法 等方 法 均 已应 ｊ Ｔ 到岩 性识 别 领域 中。潘 保 芝 、 布 黄 宙等 人先 后利用 不 同方法 对松辽 盆地 的火 Ｉ ¨岩进行 过岩性识别研究 。本文以火 山岩岩石学特征为 一 基础 ， 利用交会图、 组织神经 网络 、 自 主成分分析及
行判 别分析 。通 过 交会 图法 、 自组 织神 经 网络 法、 主成 分 分析 法及 模糊 聚类 法 ４ 方 法对样本 进行 种
最 小值
８６ ６
１ ．９ ０１
铆
均值
ｌ ．７ Ｏ１
ｌ １ １ ０
声 ／麓 ｐ 波 ｓ ・ ｍ 时 １
Ｐ 均值
３０ ．ｌ
３ ８ ｌ
Ｐ 均值
７ ３ ９０
Ｉ ．４ １ ０ ５
最＿ 值 人
ｌ １８
Ｉ ．７ １ ８
最小他
Ｏ７ ．３
３８ ． ４
最人值
（） １
＝
００ ６ ｘ一 ．７３ ￣ ０７ ５３ ． １ｘ ． ９ ， ０ ５ｘ ＋ ． ｘ ＋０ ６ ４４ （ ） ２ ２ ８ ５ ２
式 中 ，＝ ，， …， 为 Ｉ种 不 同的测 井 属性 ； ｋｌ … Ｉ Ｔ ２ Ｔ Ｉ １ ａ
式 中 Ｆ、 Ｆ分别代表第一及第二 主成分 ，。 二 Ｘ， ， Ｘ Ｘ，４ 别 为 将 样 本 点 的 Ｇ Ｔ Ｋ、 标 准 化 后 的 ，Ｘ分 Ｒ、 Ｈ、 ＡＣ 数 据 。Ｆ一 ： 会 图 如 图 ３ 示 ， 别 准 确 率 为 交 Ｆ 所 识
模糊聚类 ４ 种方法分别建立岩性识别模式 ， 并进行 了对 比分 析 ， 终优 选 自组 织 神经 网络法 最终 优 选 最
为岩性识 别手 段 。
图２ ＧＲ Ａ — Ｇ交会图
２ 自组 织神 经 网络 法
对 于岩 性 十分 复 杂 的火 山岩 地 区 ， 已知地 层 当 信息较少时 ， 有监督 的神经网络 （ Ｂ 网络 ） 如 Ｐ 将受到 限制 ， 时 ， 用 Ｋ ｈｎｎ 出 的 自组 织特 征 映射 网 此 利 ｏｏｅ 提
６２ ．
４２ ．７
最小值
ｌ５３ ７ ．２
ｌ ３３ ７ ４
最 人值
ｌ６３ ＿６ ８
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平均值
１１ ２ ． ８２
ｌ １９ ３ ８
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莉 嘶 岩 ｜ 流纹 岩
１ ９７ ｊ ．６ Ｉ２７ 】．７
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特征值
】９４３ １Ｂ １ ５ ８ １７ ９
解释 总方 差
５ ２ ４ ３ ｌ７ ｌ 皤 ２５
３２％ ． ６
霎计贡献
５ ． 眺 ２４ ８ ｌ ４ ９．“ ６７
１ ０
解释总方差
５ ４鼍 ２ ６ ３ ． １７
累计贡献
５ Ｓ ２４％ ８ ｉ
Ｏ靠８ １ ． ６
（） ３
样本进行处理 ， ３ 表 为主成分的方差解释 ， 其中主成
分 Ｉ和 Ｆ累计 贡献 率 达 到 ８．８ 因此选 取 Ｆ和 Ｆ Ｆ ４１％， ：
进行 岩性 识别 ， 中 ： 其
＝
０ ６４ ０ １９￣ ０ ７２ ０ ０ ７４ ． ８￣＋ ． ２ｘ ＋ ． １￣一 ． ６ｘ ９ ８ ４ ３
０ 】８ ｌ ８
５ 实 际资 料 处 理
利用薄片描述的岩性信息对研究 区 １０ ６ 个数据
国 外 测 井 技 术
点进 行分 析 处理 ， 中 中性 安 山岩样 本点 ４ ， 其 个 中酸 性英 安 岩样 本 点 ３ ， 个 酸性 粗 面岩样 本 点 ７ ， 个 酸性
流 纹岩 样 本 点 １６ 。通过 交 会 图法 、 ４个 自组 织神 经 网络法 、 成分 分析 法 、 糊 聚类法 ４ 主 模 种不 同方 法对 数 据 点 进 行 处 理 ， 方 法 同判 正 确 率 统 计 结 果 见 各
∑
一
法， 建立 了样本类属的不确定性描述 ， 比较客观 能 地反 映 现实 世 界 ， 已经 有效 地 应用 在 大规 模 数 据 它
分 析 、 式 识别 等 领 域 中 。用模 糊 聚类 方法 识 别 岩 模 性 的主 要 是 通 过对 研 究 区火 山岩 地 层 的测 井 响 应
进行统计 ， 计算各种岩性的多种测井 响应的平均值 和标准方差 ， 计算每个样本属于各种岩性的隶属度 函数 值 ， 并利 用最 大隶 属 原则识 别岩 性…。第 ｉ 样 个 品属于第 ｉ 类岩性的隶属度利用公式（ ） ３计算 ：
了处理 ， 最终优 选 了 自组织神 经 网络 方法作 为研 究 区岩性 识 别的方 法。
Ｏ 引 言
松 辽盆 地长岭 地 区火 成岩 储层 主要发 育于 白垩 系 下 统 的营城 组 和侏 罗 系 的火 石岭 组 地层 ， 性 以 岩 【撼 性 、 ｆ ｆ 酸性 的火 山熔 岩 和火 山碎 屑 岩 为主 。 营城
主成 分 分 析 是 将研 究 对 象 的多 个 相关 变 量 指 标 化 为 少数 几 个 不 相关 变量 的一 种 多元 统计 方法 ，
图 ３ Ｆ一 会 图 Ｆ交
４ 模 糊 聚 类识 别
模糊 聚类分析作 为无监督机器学 习的主要技
术之 一 ， 用模 糊 理论 对 重要 数 据分 析 和建 模 的方 是
号 为 Ｇ Ｔ Ｉ Ｋ、 Ｃ这 ４ 变 量 的正 态 标 准 化 后 数 Ｒ、 ｌ、 Ａ 个
据 ， 间层选 取 ５ ５ 中 ＊ 阵列 ， 始 训练 速率 设 为 ０９ 训 初 ．， 练 次数 为 ２０ 次 时 网判正 确率最 大 ， ５０ 达到 ９ ． ％。 ６５ ２
３ 主 成 分 分 析 法
＝
而且这些不相关的综合 变量包含 了原 变量提供 的 大部 分信 息 ， 从数 学 的角度 来看 ， 是降维 的思 就 想 。任取一个特征向嚣 ， 如果它所对应的特征值在 整个 数 据 集 上代 表 着一 个 显著 的方差 值 ， 则称 其 为
这 个 数 据 集 的一 个 主 成 分 。尽 可 能 多 地 保 留 原 变 繁所 包 含 的 信息 ， 同时 又用 尽 可 能少 的主成 分 替 代 原有 变量 ， 从而 使 问题变 得简 单 。 Ｏ ｌ 利 用 主成分 分 析对 具有 ４ 变 量 的火 山岩测井 个
９ ％ ０
和Ｘ ｋ 分别为第 ｋ 条曲线的权重和测井响应值 ； Ｘ， ｉ盯 分别为第 ｉ 类岩性第 ｋ 条测井曲线的数学期望值 与
标 准方差 。 实 际处 理 时 ， ４ 对 种岩 性 的 Ｇ Ｔ Ｋ、 Ｃ曲线 Ｒ、Ｈ、 Ａ
表 ３主成分的总方差解释
主成分 所 主成分的方差解释 有
ｌ８２ ．７ ８ １４９ ９ ８
息进行 自动分类 。它是一种无监督的分类方法 ， 能 够通 过 网 络 自身 的 调节 对 输入 模 式进 行 训 练 ， 对 且
参 加 训 练 的参 数没 有 限制 ， 以作 为 一种 可 行 的判 可 别 火 山岩岩 性 的方 法 ， 实现 对 复杂 的火 Ｌ岩 地 区 的 Ｉ Ｊ 岩 性 识 别 。对 于 松 辽盆 地 火 山岩 测井 样 本 ， 输入 信
１ 交 会 图法
根据薄 片岩性定名提取 了该地区 ２ 多 口井 的 Ｏ
１０ 数据 点进 行 分析 。建 立 了不 同岩 性 与 自然伽 ６个
马（ 、钍ｃＨ 、钾（） Ｇ １） ｒ Ｋ、声波 时差（Ｃ４ Ａ ）种常规测
络（ｅ － ｒ ｎ ａ０ ａ ， ｓｌ ０ ｇ ｉ ｔ ｎ ｐ简称 ｓ Ｍ）能够对输入信 ｆ ａ ｚｉ Ｍ Ｏ ，
ｌ７３ ２ ７ ｌ６９ １ ５ ．２
９７ ． ９ ｌ ７ ２ｌ
ｌ ．５ １ ９ ２ ８ ８４
ｌ ．２ ０８ １ ．２ Ｏ ７
３３ ．】 １９ ．７
５２ ２ ７２ ．１
４１ ４ ４３ ．１
１８２ ７ ３ １４１ ．７ ７
ｌ７８ ９ ．８ ２ ７９ ３．
组火山岩具有成分复杂 、 纵横向变化快 、 岩石识别难 的特 点 。地质 人员根据 录井 资料 、 薄片 分析资 料、 全岩分析资料等对火山岩地层进行准确的岩性 命 名 ， 涉及 到 的火 Ｉ岩 岩 ｆ 所 ｌ Ｉ ｌ ｌ 生信息非 常丰 富 ， 可确 定 的火 ｌ岩岩 性较 多 。而利用测 井资料 进行 火 山岩 岩 【 Ｊ
表 ４ 。
差 （Ｃ４ 常规 测井 曲线 的响应关 系 。 Ａ ）￣１ （ ） 用 ４ 方 法分 别 对 １０ 判 别样 本 和 ２ ３利 种 ６个 ０ 个 预测 样 本数 据 点进行 回判 和预 测 ， 比分析 发 现 对
自组织 神经 网络法识 别效果 最好 。
参考文献 ： 【】 波、 １ 周 李舟波、 潘保 芝 ， 山岩岩性识别方法研究Ｕ ， 火 １ 吉林 大学学报（ 地球科 ￣ｅ０ ２０ ，５ ）３ ４ ３ ７ ， ， ０ ５ （ ： ９－ ９ ． ａ ３３
４ ８－５ ２．
析得ｆ ＇ 组织神经 网络方法识别岩性符合率最高， 门 Ｊ Ｉ 因此实 际处 理时选 用 自组 织神 经 网络 方法 。
井 曲线 的 响应关 系 并对 它们 两 两进 行交 会 图分 析 ，
其 中 自然伽 马和钍 交会 图 的区分 效果 最好 ，回判符
合率高达 ９． ％。图 １ ４５ ３ 和图２ ￣ １ 别为研究区Ｇ — Ｈ ｊ － ＲＴ 交会 图和 Ｇ — Ｃ交会 图。表 １ ＲＡ 为长岭 断 陷营城 组 ４ 种岩性的典型火山岩测井响应特征统计表。
同时将 未参 与判别的 ２ 个 已知岩性的薄片数 Ｏ 据点作为预测样本， 中Ｇ — Ｈ 其 Ｒ Ｔ 交会图版及 自组织 神 经 网络 预 测符 合 率 均为 ９ ％， 成分 分析 预 测符 ５ 主 合 率 为 ９ ％， ０ 模糊 聚类 预测 符 合率 为 ８％。综 合 分 ５
【 潘保 芝、 ２ １ 李舟波、 付有升等 ， 测井资料在松辽盆地火成岩岩 性识 别和储层评价 中的应 用Ⅱ ， 】石油物探 ，０ ９ ８１： ２０ ， （） ４
２ ６
２ １ 年第 ４ ０２ 期 总第 １０ ９ 期
国 外 测 井 技 术
Ｗ ０ＲＬＤ Ｗ ＥＬＬ Ｌ０ＧＧＩ ＮＧ ＴＥＣＩＮ０ＬＯＧＹ ｔ
Ａｕ ２０１ ｇ． ２
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基础 科学 ・
长 岭地 区营城 组 火 山岩岩 性 测 井识 别 方法 研 究
刘倩茹 薛林福 潘保芝 张程恩
２ １ 年第 ４ ０２ 期
刘倩茹 ， ： 等 长岭地区营城组火山岩岩性测井识别方法研究
表 １ 研 究 区 典 型 火 山 岩 测 井 响应 特 征
２ ７
ｌ 岩
最小俏
安 １Ｊ ｌ岩
英 安 岩
自Ｉ 然 ／ Ａ Ｐ ㈨ 马
最 犬值
８． ７０１
¨６ １ ．２
， ｌ 钊 ０ ： ’ ０
性 识 别无 法 达 到地 质上 的丰 富性 ， 常规 测井 曲线 且
往往 不 直接 反 映岩 石 的结 构 与构 造 ， 因此 本 文按 照
松辽 地火山岩分类 原则的二级分类类型建立测井 响应 ， 出现 的 中性 安 山岩 、 对 中酸 性英 安 岩 、 酸性 粗
面岩 和酸 陛流纹 岩 ４ 种不 同岩性进 行识别 旧 。
特征值
１ ９ ３ ．１６ ４ ｌ ８ ｌ ９ Ｆ Ｉ
Ｆ ．
数据点分别统计 出其均值 （ 数学期 望值 ） 和标准偏 差 ， Ｒ和 Ｔｔ Ｇ Ｉ权重 均选 取 Ｏ ， ＿ Ｋ和 Ａ 权重分别 取 ３ Ｃ ０２ 回判正 确率 为 ９ ． ．， ２５ ％。
’
பைடு நூலகம்
提取 主成分的方差解释
一
图１ ＧＲ Ｔ — Ｈ交会 图
。
岩性识别一 直是火山岩评 价的重点 和难点之 利用测井方法进行岩性识别 的方法很多 ， 最常
』 的即交会 图版方法识别岩性 ， １ ｊ 近年来随着新方法 的兴起 ， 神经网络、 主成分分析、 模糊聚类、 遗传算法 等方 法 均 已应 ｊ Ｔ 到岩 性识 别 领域 中。潘 保 芝 、 布 黄 宙等 人先 后利用 不 同方法 对松辽 盆地 的火 Ｉ ¨岩进行 过岩性识别研究 。本文以火 山岩岩石学特征为 一 基础 ， 利用交会图、 组织神经 网络 、 自 主成分分析及