多组判别分析在气水识别中的应用——以四川某构造须家河组气藏为例

四川某构造须家河组气藏是一个重要的勘探目标。目的层段储层的性质主要为气层、含气层、干层、气水同层及水层等。由于气藏所处的构造平缓,目的层段砂岩分布广泛、泥质含量较高、电阻率较低、中子和密度孔隙度差异较小,使得气水分布关系复杂,建立气水识别模板的难度较大。结合研究层段的射孔资料、试采资料、测试资料及测井资料,运用多组判别的方法,对储层中的流体性质进行了定性的识别。通过回判分析,总的符合率为93.0%。因此,认为利用这种方法对该井区储层流体性质进行识别是可行的。

多组判别分析法在恶性卵巢肿瘤B超评分诊断中的应用

为了妇科恶性肿瘤的早期诊断，对病人进行Ｂ型超声波的检查和Ｂ超评分，并把Ｂ超评分数作为初始条件，利用多组判别分析法，将它们划分为良性、过渡性或畸胎瘤和恶性等三类，是利用多元统计分析对妇科恶性肿瘤早期诊断的一种尝试．

用多组判别法作高原牧区雪灾等级预报

应用阿坝州气象局提供的１９６７－ １９９６ 年各月雪灾档案资料，结合文献［１］选用的长期预报因子，进行多组判别分析，最后得到高原牧区雪灾强度等级预报。

面向对象的多组判别分析模板

多组判别分析是一种重要的统计分析方法。针对多组判别分析类模板的基本构造、特点、应用范围与功能、使用等作专门的介绍 ,并对MDiscr类模板进行一些扩充 。

多组判别分析在概率天气预报中的应用

介绍了多组判别分析在概率天气预报中的使用方法及其在降水概率预报中的应用情况。

矿井突水水源判别的多组逐步Bayes判别方法研究

矿井突水是采矿过程中最具威胁的自然灾害之一。能否准确快速地判别矿井突水水源,不仅是矿井水文地质工作的主要内容,而且是煤矿防治水工作的重要基础。为了有效判别矿井突水水源,综合考虑水化学指标对水源判别的重要性,基于多组逐步Bayes判别分析理论,选取Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-和HCO3-共6项指标作为判别因子,利用国内某矿区各主要含水层的35个水样的水质资料作为训练样本,建立了矿井突水水源预测的多组逐步Bayes判别分析模型。实例分析表明,该模型结果与实际情况相符合,说明该模型在矿井突水水源判别中具有良好的实用性和有效性,为判别矿区新的突水水源提供了一种新思路。

西藏花岗岩体含矿性的判别

西藏自治区花岗岩类十分发育．共有200多个岩体，可分成5个花岗岩带。由同熔型花岗岩与改造型花岗岩成带分布，组成对花岗岩带。本次利用玉龙等7个斑岩型铜矿岩体的18个样品及7个不含铜矿岩体的18个样品作为判别基础，建立了两个判别函数，然后对其它本知岩体样品进行判别．以确定它们含斑岩型铜矿的可能性。经对全区125个岩体310件样品多组逐步判别的结果，有42个岩体具含斑岩铜矿的可能性。

油藏分类体系与方法研究

油藏分类方法研究是对油藏进行科学管理、提高油田开发效果的一项重要工作。针对油藏特征的属性参数,利用聚类分析方法,根据油藏特征相似关系的远近进行分类,克服了主观因素的影响,并对各类别的属性值建立判别函数,引用多组判别法来计算未知油藏归属于标准类型的概率大小,判断其属于标准类型油藏的相似几率程度,由此便可以准确地判断出未知油藏类型。结果表明,将聚类分析和贝叶斯准则下的判别分析相结合可以很好地对油藏进行科学分类和管理。

中国东北城市地带性植被预测模型及其城市森林生态建设模式

利用主成分分析法 (PCA)和多组判别分析法 (MGDA)研究了东北地区城市地带性植被类型判别模型 :①以东北地区 2 10个城市 (镇 ) 7个气象因子为变量 ,组成 2 10× 7矩阵 ,用PCA方法进行分类和排序 ,其结果明显划分 7个城市 (镇 )地带性植被类型 ;②影响城市 (镇 )地带性植被类型分布的气候因子 ,主要是热量和水分条件以及二者的综合状况 ;③采用MGDA法建立了东北地区城市地带性植被类型判别函数模型 ,预测城市地带性植被类型 ;④确定城市(镇 )地带性植被类型 ,并提出了 3种城市森林生态建设模式 ,为城市森林生态建设提供科学依据。

物化录井智能预测与综合评价系统

针对物化录井技术在生产应用中存在的问题,将数学理论与计算机技术相结合,在单项物化分析数据量化解释评价的基础上,融合BP神经网络等多种计算机技术与数学处理方法,利用多项物化分析参数,建立了适合区域特点的解释评价标准,开发出物化分析数据处理与评价系统软件,并在5口井现场应用中取得实效,解决了物化录井解释评价过程量化难、解释精度低的技术难题,实现了现场实时分析与及时评价。

新井试井曲线类型预测新方法研究

在部署测试监测井点、制定合理的测试时间时,准确预测待测井的曲线类型具有重要的意义。从多组判别分析基本原理出发,结合油田实际监测井点的试井曲线类型,以及各井的测井和生产动态资料,优选出与试井曲线类型相关的井和储层参数,建立曲线类型预判模型。通过多次反复筛选参数并结合总错判率,最终建立了以储层厚度、含水率、测井渗透率和产量为主要因素的八厂油田试井曲线类型预测模型,模型回代错判率为9.09%,现场应用符合率为85.7%,可用于预判待测井曲线类型。研究成果为现场工作人员优化监测井点、制定合理测试时间、提升监测成果质量等提供了科学的指导。

郑州市降水概率预报

介绍了依赖于欧州中心和 Ｈ Ｌ Ａ Ｆ Ｓ数值预报产品，采用多组判别分析制作的郑州市降水概率预报方法及其在夏季的应用情况。

高原牧区雪灾等级预报的研究——以那曲气象局资料为例

本文从那曲气象局收集的1990年～2016年期间各月有关雪灾资料,利用结合长期预报因子并采用多组判别方法,对高原牧区雪灾等级预报进行研究,得到了比较可靠的等级预报结果。