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[發明專利]一種基于平行坐標的多因素地質風險評價方法在審

專利信息
申請號: 201410095044.7 申請日: 2014-03-14
公開(公告)號: CN104915722A 公開(公告)日: 2015-09-16
發明(設計)人: 金之鈞;盛秀杰;徐忠美 申請(專利權)人: 中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司石油勘探開發研究院
主分類號: G06Q10/04 分類號: G06Q10/04;G06Q50/02
代理公司: 北京思創畢升專利事務所 11218 代理人: 郭韞
地址: 100728 北*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 平行 標的 因素 地質 風險 評價 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于油氣勘探的地質風險評價領域,具體涉及一種基于平行坐標的多因素地質風險評價方法。

背景技術

油氣勘探是一項高風險、高技術、高投入和高回報的商業經營活動,跨國石油公司一直采用各種技術來識別、分析、管理勘探過程中的各種可能風險,以求達到降低風險而獲得最大經濟效益。其中,在眾多風險中最核心和本質的就是地質風險。

目前,針對勘探對象(例如盆地、油氣成藏體系、區帶、圈閉、油氣藏、井等)的地質風險分析主要采取專項地質研究或者綜合地質評價,得到勘探對象的各個地質參數取值,參照評分規范得到0~1之間的分值,分值越高代表風險越低。對多個勘探目標通過計算單個勘探對象各個參數加權后的綜合等分,采用基于excel的表格排序來開展優選。這種評價方法雖然簡單、易于操作,但其基于單一數值的風險結果卻過于簡單,丟失了眾多的過程信息,已經遠遠不能滿足具有高風險、高投入的油氣勘探決策。

為了獲得更多的有效信息,常用交會圖、線性回歸、多元判別分析等傳統統計分析方法。傳統二維、三維散點圖以及兩一兩維度(元)組合構建的矩陣散點圖等有助于專家通過直接觀察來進一步獲得數據中隱藏的信息,并可進行聚類分析、異常值識別、線性與非線性關系判定等,進一步也可擬合形成各類“曲線”定義。但是,在面對勘探對象多維度、多層次的屬性分析時,傳統二維、三維散點圖可視化技術不可避免的會碰到基于歐式正交空間的維度耗盡問題,以及難以直接構建三維歐式空間以上的散點圖。

目前的地質風險分析主要是采用地質風險概率法。該方法主要是通過分析油氣成藏要素,給每個要素賦予一個把握程度值,然后以概率法(即古典概率論中的獨立事件的聯合概率為各自概率之乘積)或模糊數學法來具體分析各個勘探目標的地質風險,根據地質風險結果來對勘探目標進行排隊優選。該方法重點在單個勘探目標的成藏要素評價,而對勘探目標的主控因素分析以及因素間的相關性等方面缺乏深入分析。

發明內容

本發明的目的在于解決上述現有技術中存在的難題,提供一種基于平行坐標的多因素地質風險評價方法,基于勘探目標成藏要素的評分結果,采用平行坐標技術通過可視化交互的模式來開展多個勘探目標的類型劃分(聚類分析)、主控因素識別、成藏要素相關性分析,為評價單元劃分、勘探目標優選提供一種直觀、快速、可靠的分析方法。

本發明是通過以下技術方案實現的:

一種基于平行坐標的多因素地質風險評價方法,在單個勘探目標地質因素評價的基礎上,基于平行坐標方法來進行多勘探目標的地質風險評價;

所述方法包括:

(1):勘探目標成藏要素的平行坐標顯示:以單個勘探目標成藏要素評價結果為基礎,通過平行坐標方法來直觀展現多個勘探目標的地質因素評價結果;

(2):基于平行坐標顯示的聚類分析;

(3):主因子、相關性分析

在勘探目標類別劃分的基礎上,通過平行坐標直觀顯示進一步分析同類勘探目標的主因子;

通過坐標軸交互方式來分析與各個主控因素相關性。

所述步驟(1)具體如下:

(11)在平行坐標顯示中,用一條維度軸線代表一個成藏要素以及其主觀評價值范圍,根據評價模板的不同,能夠顯示不同成藏要素的評價值和評價值范圍,各個成藏要素以等間距方式進行排列,軸線的刻度范圍為0~1,其值代表了各個成藏要素評價值的高低;

(12)在平行坐標顯示中,用一條折線代表一個勘探目標或評價單元,用每條折線與軸線的交點表示勘探目標對應的成藏要素分值,折線的走勢直觀反映勘探目標的不同成藏要素主觀評價值的變化規律。

所述步驟(11)中的主觀評價值范圍為0~1。

所述步驟(2)是具體如下:

在平行坐標直觀顯示中,根據各個勘探目標成藏要素評價值離散、聚合程度來判斷勘探目標的相似度;

結合自信度高低識別評價區帶的成藏主控因素;

結合成藏要素主成分分析技術,通過判斷各個評價因子主成分值的大小,定量描述各個評價因子對油氣成藏的影響值。

所述步驟(3)中的所述坐標軸交互方式是這樣實現的:

對不同維度軸的顯示順序進行重新排序,使得需要進行相關性分析的兩個維度軸緊靠在一起,兩個維度軸中間的折線相交表示兩個因素是正相關,近平行表示負相關,介于二者之間的折線相交狀態屬于相關性不高;

相關性不高的主控因素作為獨立類,相關性較高的成藏主控因素進一步聚合,以此來進一步優化評價參數體系;

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