基于主成分分析法与Bayes判别法组合应用的火山岩岩性定量识别:以渤海海域中生界为例

作者：叶涛; 韦阿娟; 黄志; 赵志平; 肖述光

来源：吉林大学学报(地球科学版), 2019, 49(03): 873-880.

DOI：10.13278/j.cnki.jjuese.20180004

• 火山岩
• 主成分分析
• Bayes判别
• 定量识别
• 渤海海域

渤海海域中生界火山岩岩石类型复杂多样,且同一岩性受岩石成分、结构差异的影响,因此岩石物理响应特征存在较大差异,为岩性识别增加了难度。本文通过对研究区大量取心资料、壁心资料以及薄片资料的岩电分析,优选出对岩性响应敏感的自然伽马(GR)、补偿中子(CNL)、密度(DEN)、声波时差(AC)以及原状地层电阻率(Rd)等5条曲线。基于主成分分析法,构建了F1—F5共5个综合变量,其中F1和F2方差贡献率占总贡献率的81.4%,可作为两个主成分有效地反映5个变量的信息。针对主成分信息,利用Bayes判别法,构建了不同岩性的定量解释模型,对研究区9种火山岩进行了岩性识别。对取心井段的回判结果显示,基于主成分分析与Bayes判别的联合识别方法较常规交会图法在岩石成分及结构的识别精度方面均有较大程度的提高。该方法的提出对研究区成像测井、元素测井资料缺少井段的火山岩岩性识别具有重要借鉴作用。