岩性的准确识别是白云岩储层预测的基础。采用主成分分析法，根据岩性变化引起测井响应特征不同，优选特征曲线构建了T1-T5等五个主成分变量。结果表明，T1和T2的方差累计贡献率达到了85.48%，可以有效的代替原始多测井信息。在此基础上，通过主成分T1、T2交汇图分析看出，白云岩与灰岩有了明显的区分界限，通过该方法对白云岩储层岩性识别取得了很好的应用效果。 电子眼镜标签：特征测井曲线；主成分分析法；白云岩；茅口组
引言
封装盒>高频变压器参数近年来，主成分分析法在国内外作为一种优秀的降维提取主要信息的方法，先后在地质学、地球物理学等领域都取得了一定的成果。目前，在识别岩性过程中，大多采用常规测井解释方法，但是由于本区白云岩储层形成在早起东吴运动以及后期拉张的构造背景下，白云岩与泥质灰岩在部分测井曲线响应特征基本相似，使得基于常规的测井曲线解释方法遭遇困难。本文采用了主成分分析识别岩性的方法，在保证原始信息利用率较高的情况下，得出主成分
变量，然后交汇分析，更加简单有效地识别出白云岩，为后期储层预测工作提供了很好的服务。
1 研究区地质背景
川东卧龙河气田位于四川盆地东部，为川东气区明月峡与苟家场高陡背斜之间的一个低背斜构造带，是具有多产层、多储集类型、多气藏类型和多缝洞系统的复合气田。下二叠统茅口组是本区天然气的重要产层，根据已有的岩心录井资料显示，茅口组储层以灰岩为主，上部深灰，深灰带褐灰岩，浅灰燧石条带、燧石结核灰岩及硅质灰岩，中间夹深灰泥质灰岩，深灰带黑白云岩，且白云岩分布广泛，偶见连续厚层[1]，钻井测试显示，具有良好的油气勘探前景[2]；中下部为黑灰灰岩夹泥质条带及薄层灰黑泥岩。
2 主成分分析法原理
电汽锅主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种简化数据集的技术。是以揭示大样本、多变量数据或样本间内在关系，旨在利用降维的思想，将多个变量通过线性变换用少量变量替代的一种多元统计分析方法，又称主分量分析[3]。主成分指标表达式如下：整流罩
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