基于主成分分析的Fisher判别分析法开展杂卤石识别研究
Based on the Principal Component Analysis and Fisher Discriminant Analysis to Identify the Polyhalite
DOI: 10.12677/AG.2018.82043, PDF,    国家自然科学基金支持
作者: 张 萌*, 葛奕杉, 李万潇, 江永康, 龚宇坤, 闵鑫林:西南石油大学地球科学与技术学院,四川 成都;王 昆:中石化南方勘探公司勘探开发研究院,四川 成都
关键词: 固态钾盐杂卤石四川盆地Fisher判别法交会图法Solid Potassium Salt Polyhalite The Sichuan Basin Fisher Discrimination Cross Plot Method
摘要: 四川盆地下中三叠系海相钾盐广泛分布,主要发育的固态钾盐——杂卤石多与石盐、硬石膏、岩盐等矿物共生,岩性十分复杂。因此,准确识别出杂卤石就显得十分重要。笔者以测井方法理论和数学统计理论为基础,结合主成分分析方法,建立fisher判别模型开展研究区岩石矿物定性识别研究,整体的判别正确率达到了82.9%,效果明显。与传统测井识别方法——交会图法相比具有识别准确率高、操作简单、识别速度较快等特点,值得进行推广使用。
Abstract: The potassium salt of the lower Triassic in the Sichuan Basin is widely distributed. The main de-velopment of polyhalite is associated with minerals such as rock salt, anhydrite and rock salt, and the lithology is very complicated. Therefore, it is very important to accurately identify the polyhalite in the Sichuan Basin. Based on well logging method theory and mathematical statistics theory, the author combined the principal component analysis method to establish a fisher discriminant model to carry out qualitative identification of rock minerals in the study area. The overall discriminant accuracy rate reached 82.9%. Compared with the traditional logging identification method—cross plotting method, it has the characteristics of high recognition accuracy, simple operation, and high recognition speed. So, it is worthy of promotion and using.
文章引用:张萌, 葛奕杉, 李万潇, 王昆, 江永康, 龚宇坤, 闵鑫林. 基于主成分分析的Fisher判别分析法开展杂卤石识别研究[J]. 地球科学前沿, 2018, 8(2): 406-415. https://doi.org/10.12677/AG.2018.82043

参考文献

[1] 陈科贵, 李利, 王刚, 等. 四川盆地南充盐盆下、中三叠统测井响应特征及成钾条件分析[J]. 矿床地质, 2014, 33(5): 1069-1080.
[2] 陈科贵, 李春梅, 李利, 等. 四川盆地含钾地层的地球物理测井标志、判别模型与应用——以川中广安地区为例[J]. 地球学报, 2013, 34(5): 623-630.
[3] 陈科贵, 刘利, 陈愿愿, 等. BP神经网络在钻孔测井资料分类识别杂卤石中的研究[J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2016, 33(4): 66-72.
[4] 陈科贵, 吴刘磊, 陈愿愿, 王刚. 基于支持向量机的川中杂卤石分类识别研究[J]. 地球科学进展, 2016, 31(10): 1041-1046.
[5] 陈科贵, 李进, 陈愿愿, 王刚. 基于主成分分析的极限学习机方法开展杂卤石识别[J]. 盐湖研究, 2017, 25(4): 8-13.
[6] 林耀庭, 陈绍兰. 论四川盆地下、中三叠统蒸发岩的生成模式、成盐机理及找钾展望[J]. 盐湖研究, 2008, 16(3): 1-10.
[7] 蒲杰, 吴霞, 李航. 四川盆地固态钾盐测井方法研究[J]. 石油工业计算机应用, 2013, 21(1): 31-34.
[8] 龚大兴. 四川盆地三叠纪成盐环境、成钾条件及成因机制[D]: [博士学位论文]. 成都: 成都理工大学, 2016.
[9] 林耀庭, 何金权. 四川省岩盐矿产资源研究[J]. 四川地质学报, 2003, 23(3): 154-159.
[10] 黄建国. 中国三叠纪钾盐沉积——以四川为例[J]. 岩相古地理, 1998, 18(4): 23-43.
[11] 林耀庭, 唐庆, 吴必豪, 刘群. 解决我国钾矿资源对策的新思路[J]. 地质地球化学, 1998(1): 81-85.
[12] 李连香, 许迪, 程先军, 李晓琴, 余和俊. 基于分层构权主成分分析的皖北地下水水质评价研究[J]. 资源科学, 2015, 37(1): 61-67.
[13] 张宁, 任茂文, 刘萍. 基于主成分分析和BP神经网络的煤岩界面识别[J]. 工矿自动化, 2013, 39(4): 55-58.
[14] 张莹, 潘保芝. 基于主成分分析的SOM神经网络在火山岩岩性识别中的应用[J]. 测井技术, 2009, 33(6): 550-554.
[15] 江雅勤, 田亚坤, 张志军, 汪敏, 张振园. 基于Fisher判别理论的尾矿库安全评价模型[J]. 工业安全与环保, 2017, 43(1): 47-50.
[16] 张紫昭, 陈凯, 程文瑜, 刘军, 田忠锋. 基于Fisher判别分析法的井巷围岩质量分类研究[J]. 煤炭科学技术, 2016, 44(11): 36-41.