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低熟泥页岩芳烃地球化学特征及其成熟度演化——以沙四上段与长7段为例
被引量:
2
1
作者
唐天择
薛明喜
+1 位作者
李昂
许汇源
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2023年第3期23-33,I0003,共12页
以东营凹陷沙河街组四段上亚段(沙四上段)与鄂尔多斯盆地延长组7段(长7段)低熟泥页岩为例,利用气相色谱—质谱技术,分析芳烃地球化学特征,揭示芳烃化合物在生物来源、环境、成熟度上的差异性与演化特征。结果表明:沙四上段泥页岩3~6环...
以东营凹陷沙河街组四段上亚段(沙四上段)与鄂尔多斯盆地延长组7段(长7段)低熟泥页岩为例,利用气相色谱—质谱技术,分析芳烃地球化学特征,揭示芳烃化合物在生物来源、环境、成熟度上的差异性与演化特征。结果表明:沙四上段泥页岩3~6环芳烃相对丰度较高,长7段泥页岩4环以上芳烃丰度相对较低;沙四上段的芳烃参数荧蒽/芘大于长7段的,指示前者芳烃演化程度较高;沙四上段与长7段泥页岩芳烃是成岩作用与异常热作用混合成因的结果,其中沙四上段芳烃分布特征受热作用影响更大。沙四上段比长7段具有更高的陆生高等植物有机质输入。4-环芳烃参数三亚苯/[艹屈]与甲基二苯并噻吩具有良好的正相关关系,指示三亚苯/[艹屈]是芳烃成熟度评价的有效参数。该结果为低熟泥页岩评价提供参考。
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关键词
东营凹陷
鄂尔多斯盆地
沙河街组
延长组
低熟泥页岩
多环芳烃
生物标志物
热作用
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职称材料
基于PCA-Kmeans++的煤层气多属性融合聚类分析方法研究
被引量:
6
2
作者
谢玮
毕臣臣
+3 位作者
刘学清
刘炜
葛黛薇
唐天择
《煤炭技术》
CAS
2019年第5期53-56,共4页
将基于PCA-Kmeans++的多属性融合聚类技术应用于沁水盆地南部3#煤层的储层预测中,对融合聚类属性进行分析,确定有利储层分布。首先提取常规的叠后地震属性、叠后波阻抗反演以及叠前AVO属性;然后利用PCA主成分分析方法,得到贡献率最大的...
将基于PCA-Kmeans++的多属性融合聚类技术应用于沁水盆地南部3#煤层的储层预测中,对融合聚类属性进行分析,确定有利储层分布。首先提取常规的叠后地震属性、叠后波阻抗反演以及叠前AVO属性;然后利用PCA主成分分析方法,得到贡献率最大的几个主成分分量;最后通过Kmeans++无监督机器学习算法对主成分分量进行融合和聚类。实际资料应用结果表明,PCA-Kmeans++方法可以融合各个属性的特征,能够更加清晰地反映地质异常体的分布特征,为沁水盆地南部煤层气及类似储层的预测提供了一种可行的方法。
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关键词
PCA
Kmeans++
煤层气
多属性融合
聚类分析
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职称材料
题名
低熟泥页岩芳烃地球化学特征及其成熟度演化——以沙四上段与长7段为例
被引量:
2
1
作者
唐天择
薛明喜
李昂
许汇源
机构
中国石化胜利油田勘探开发研究院
中国石化石油勘探开发研究院
中国地质大学(北京)能源学院
吉林大学地球科学学院
出处
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2023年第3期23-33,I0003,共12页
基金
国家自然科学基金项目(42102157)
国家自然科学基金项目(42102185)。
文摘
以东营凹陷沙河街组四段上亚段(沙四上段)与鄂尔多斯盆地延长组7段(长7段)低熟泥页岩为例,利用气相色谱—质谱技术,分析芳烃地球化学特征,揭示芳烃化合物在生物来源、环境、成熟度上的差异性与演化特征。结果表明:沙四上段泥页岩3~6环芳烃相对丰度较高,长7段泥页岩4环以上芳烃丰度相对较低;沙四上段的芳烃参数荧蒽/芘大于长7段的,指示前者芳烃演化程度较高;沙四上段与长7段泥页岩芳烃是成岩作用与异常热作用混合成因的结果,其中沙四上段芳烃分布特征受热作用影响更大。沙四上段比长7段具有更高的陆生高等植物有机质输入。4-环芳烃参数三亚苯/[艹屈]与甲基二苯并噻吩具有良好的正相关关系,指示三亚苯/[艹屈]是芳烃成熟度评价的有效参数。该结果为低熟泥页岩评价提供参考。
关键词
东营凹陷
鄂尔多斯盆地
沙河街组
延长组
低熟泥页岩
多环芳烃
生物标志物
热作用
Keywords
Dongying Depression
Ordos Basin
Shahejie Formation
Yanchang Formation
low maturity shale
polycyclic aromatic hydrocarbon
biomarker
thermal evolution
分类号
TE122.1 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
基于PCA-Kmeans++的煤层气多属性融合聚类分析方法研究
被引量:
6
2
作者
谢玮
毕臣臣
刘学清
刘炜
葛黛薇
唐天择
机构
中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院
北京京能油气资源开发有限公司
中国石油华北油田公司勘探开发研究院
俄罗斯国立古勃金石油天然气大学
出处
《煤炭技术》
CAS
2019年第5期53-56,共4页
基金
中央高校基本科研业务费优秀导师基金项目(2652017438)
国家科技重大专项(2016ZX05003-003)
文摘
将基于PCA-Kmeans++的多属性融合聚类技术应用于沁水盆地南部3#煤层的储层预测中,对融合聚类属性进行分析,确定有利储层分布。首先提取常规的叠后地震属性、叠后波阻抗反演以及叠前AVO属性;然后利用PCA主成分分析方法,得到贡献率最大的几个主成分分量;最后通过Kmeans++无监督机器学习算法对主成分分量进行融合和聚类。实际资料应用结果表明,PCA-Kmeans++方法可以融合各个属性的特征,能够更加清晰地反映地质异常体的分布特征,为沁水盆地南部煤层气及类似储层的预测提供了一种可行的方法。
关键词
PCA
Kmeans++
煤层气
多属性融合
聚类分析
Keywords
PCA
Kmeans++
coalbed methane
multi-attribute fusion
cluster analysis
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
P618.13 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低熟泥页岩芳烃地球化学特征及其成熟度演化——以沙四上段与长7段为例
唐天择
薛明喜
李昂
许汇源
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于PCA-Kmeans++的煤层气多属性融合聚类分析方法研究
谢玮
毕臣臣
刘学清
刘炜
葛黛薇
唐天择
《煤炭技术》
CAS
2019
6
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
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