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基于化學(xué)計(jì)量學(xué)的油氣源對(duì)比與實(shí)例研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-04 02:13
  在綜合考慮多參數(shù)的影響和劃分樣品或變量的類別方面,化學(xué)計(jì)量學(xué)方法具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),尤其適合于大量數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)挖掘和區(qū)域性的油-油和油-源對(duì)比。本文系統(tǒng)地介紹了三種目前國(guó)際上常用于油-油和油-源對(duì)比的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法——譜系聚類分析(HCA)、主成分分析(PCA)和多維標(biāo)度(MDS),并且對(duì)這些方法的原理和適用范圍等方面做了詳細(xì)地對(duì)比和討論。在應(yīng)用化學(xué)計(jì)量學(xué)開(kāi)展研究區(qū)域的地球化學(xué)對(duì)比時(shí),我們還需要謹(jǐn)慎對(duì)待樣品的篩選、對(duì)比參數(shù)的選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理和高維空間距離的度量等問(wèn)題,因?yàn)檫@直接關(guān)系到對(duì)比結(jié)果的可靠程度。本文主要通過(guò)三個(gè)實(shí)例(呼和湖凹陷、方正斷陷和烏爾遜凹陷)證實(shí)了化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在解決我國(guó)油-油和油-源對(duì)比問(wèn)題的可行性,這對(duì)開(kāi)展我國(guó)其它某一特定地區(qū)的油-油和油-源對(duì)比研究具有重要的參考價(jià)值。此外,還將HCA和PCA這兩種化學(xué)計(jì)量學(xué)方法首次引入到劃分吐哈盆地的天然氣成因類型上,通過(guò)與經(jīng)典圖解對(duì)比發(fā)現(xiàn),化學(xué)計(jì)量學(xué)也是一種可靠的多參數(shù)氣-氣對(duì)比方法。取得的主要認(rèn)識(shí)如下:根據(jù)呼和湖凹陷烴源巖的巖石熱解數(shù)據(jù)可知,3套泥巖烴源巖均具有較好的生烴潛力;而煤的生烴潛力整體相對(duì)較低,然而K1

【文章來(lái)源】:中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院廣州地球化學(xué)研究所)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】:197 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【部分圖文】:

基于化學(xué)計(jì)量學(xué)的油氣源對(duì)比與實(shí)例研究


化學(xué)計(jì)量學(xué)是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的結(jié)合,它能從化學(xué)數(shù)據(jù)中提取出更多的

譜系聚類分析,聚類過(guò)程


圖 1.2 譜系聚類分析的聚類過(guò)程Figure 1.2 Clustering process of hierarchical clustering analysis分析(Principal component analysis, PCA)用數(shù)學(xué)中降維映射的思想,在盡可能多的反映原始數(shù)據(jù)個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)的幾個(gè)綜合指標(biāo),同時(shí)轉(zhuǎn)換后的幾個(gè)綜獨(dú)立的一種化學(xué)計(jì)量學(xué)方法 (何亮, 2007; 王芳, 2003);瘜W(xué)計(jì)量學(xué)方法,無(wú)論是在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生化和企業(yè)管理,常廣泛的應(yīng)用 (張鵬,2004),它的數(shù)學(xué)模型如下 (任雪松Xp)′為 p 維空間中的隨機(jī)向量,其中均值 E(X)=μ,協(xié)差陣量 X1, X2, …, Xp作線性組合為: F = a + a + + a F = a + a + + a

分析圖,因子得分,里海,原油


地西南部原油 PCA 因子得分(a)和因子載荷圖(b)(Gürgey,ngs (a) and scores plots (b) for principal component analysis of crudewestern South Caspian Basin(Gürgey, 2003)-油和油-源對(duì)比研究中應(yīng)用最為廣泛的一種化學(xué)計(jì)量學(xué)方別不同沉積環(huán)境下的有機(jī)質(zhì)類型和陸源有機(jī)質(zhì)的古環(huán) et al., 1986)。根據(jù)主成分分析的因子得分和因子載荷圖分分析圖(2D-PCA)中直觀的看出樣品和變量的分類分析采用的是線性降維的方法,所以可以通過(guò)準(zhǔn)確地計(jì)之間的相關(guān)系數(shù)(因子載荷)來(lái)確定主要主成分的主要控是 Gürgey (2003)應(yīng)用主成分分析,研究里海盆地西南部 Adasi 油田原油的分類問(wèn)題,其中圖 1.3a 所示的是因子


本文編號(hào):2896851

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