中国地质大学武汉石油天然气数学地质实习指导书.docx
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中国地质大学武汉石油天然气数学地质实习指导书
石油与天然气数学地质
(实习指导书)
周江羽祝春荣丰勇王斌
中国地质大学(武汉)石油系
二OO四年十一月
前言
为了配合《石油与天然气数学地质》课程的教学,使学生更好的掌握课堂上所学的知识,同时,学习掌握几个基本的数据处理软件的使用。
这些软件不仅在地质学领域应用广泛,而且在经济、管理等其它领域也有广泛应用。
在这个基础上,我们编写了本实习教材。
本教材安排了大约10学时的训练内容,共分四个单元。
目的是让学生在巩固已学内容的基础上,学会使用一些数据处理软件如Surfer、Grapher、Statistics以及SPSS等进行地质数据的处理。
第一单元的内容为如何使用Surfer和Grapher,目的是让学生学会使用这两个软件绘制一些基本的地质图形;在第二、三、四单元中,主要讲述了如何使用Statistics和SPSS两个数学统计软件对地质数据进行统计分析(聚类分析、回归分析和判别分析)。
教材中每单元都由“目的与要求”、“操作步骤与实例”和“练习”三部分内容组成。
其中,“操作步骤与实例”中详细讲解了各个软件的具体使用以及对一些基本数据的处理方法,可供学生自学,也可作为指导老师的授课内容,可根据情况而定。
“练习”中安排了各部分的典型练习题目,由学生自己上机完成。
我们衷心的希望,通过本次的上机实习指导训练,能够使学生更加深刻的掌握所学的知识,对以上几个软件能够熟练操作使用,解决实际问题。
也希望大家在使用本实习教材的过程中提出宝贵意见,以便更加完善《石油与天然气数学地质》课程的教学和实习,提高大家应用计算机解决实际问题的能力。
编者
二零零四年十月
第一单元Grapher和Surfer
一、目的要求
熟悉地质绘图及数据处理软件Grapher和Surfer,学习使用它们进行最基本的数据处理以及基本图形的绘制。
二、操作步骤与实例
在石油地质和石油工程中,Grapher和Surfer是两个比较常用的地质绘图及数据处理软件。
本单元中,主要学习使用Grapher进行线图和三角图的绘制以及学习使用Surfer进行井位图、等高线、等厚图、基本线图等的绘制。
1、用Grapher进行线图和三角图的绘制
例1—1:
某油田从1978~1996年的含水率、累积产油量和累积产水量如表1-1,作出从1978~1996年的变化曲线图。
表1-1:
时间(年)
含水率(%)
累积产油量Np(万吨)
累积产水量Wp(万吨)
1978
2.4
286.46
29.72
1979
4.5
367.83
33.58
1980
6.7
459.91
40.16
1981
10.8
569.59
53.49
1982
15.1
693.1
75.38
1983
16.4
814.83
99.3
1984
19.8
961.33
135.4
1985
24.9
1134.49
192.68
1986
34.2
1314.63
286.18
1987
43.7
1486.35
419.71
1988
51.8
1649.54
595.21
1989
56.5
1810.66
804.73
1990
64.4
1962.16
1073.42
1991
70.5
2107.63
1425.53
1992
75.1
2237.82
1817.36
1993
80
2354.08
2256.73
1994
83.1
2453.28
2693.59
1995
84
2543.22
3164.25
1996
85.5
2623.12
3634.42
步骤:
1、打开Grapher,输入数据并保存;
2、新建一个plot文件,在graph菜单下面选择newgraph中的line/symbol.。
在弹出的对话框中做如下选择(图1-1)。
点击确定得到关系图(图1-2)。
3、曲线的拟合。
在fits栏中(图1-3)选择所需要的拟合线,本例中选择拟合直线。
然后选择add后应用、确定。
得到的拟合线如图1-2。
图1-1
图1-2:
某油田含水率变化曲线图
图1-3:
曲线的拟合
例1-2:
已知五个矿物,其石英、长石和岩屑的含量见表1-2,作出其含量三角图。
表1-2:
石英Q
长石F
岩屑L
42
36
22
38
37
25
39
36
25
42
36
22
40
35
25
步骤:
1、打开Grapher,输入数据并保存;
2、新建一个plot文件,在graph菜单下面选择newgraph中的Ternarydiagramm.。
在弹出的对话框中做如下选择(图1-4)。
点击确定得到三角图(图1-5)。
图1-4:
图1-5:
三角图
2、用Surfer绘图。
例1-3:
等厚图和井位图的绘制。
数据如表1-3
表1-3:
井号
厚度
X
Y
10-10
1.2
19688112
3609781.5
10-11
1.2
19688309
3610001.5
10-12
1.2
19688591
3610091.5
10-14
2
19689193
3610275.5
10-148
1.6
19689184
3610212
10-16
1.8
19689727
3610499.9
10-198
0.6
19690609
3610640.6
10-202
0.4
19690697
3610960
10-8
1.4
19687514
3609607.2
11-138
1.2
19688808
3610336.5
11-148
1.6
19689343
3610665.2
3-138
2.6
19689621
3608327.1
3-8
1.8
19688582
3607751.4
3-8
1.8
19688582
3607751.4
4-10
0.8
19688870
3608224.9
4-6
0.8
19687787
3608183.3
5-168
1.2
19690370
3609188.4
5-608
0.8
19687608
3608014.2
6-10
0.8
19688590
3608672
6-118
0.6
19688957
3608715.3
6-12
0.8
19689102
3608769.2
6-408
1.4
19687360
3608182.3
6-6
1
19687539
3608335.6
6-708
1
19687991
3608341.7
6-718
1.2
19687737
3608519.9
6-728
1.8
19687866
3608583.3
6-8
2.2
19688176
3608518.5
7-118
2
19688632
3608843.6
7-128
0.6
19688888
3609124.1
7-908
1.8
19688053
3608786.8
7-918
0.6
19687992
3608883.2
8-10
1.6
19688124
3609172.2
8-16
0.8
19689943
3609926.2
8-182
1.2
19690415
3610222.2
8-20
1.4
19691011
3610421.4
8-20
1.4
19691011
3610421.4
8-6
1
19687210
3608844
8-708
0.8
19687505
3608717.8
9-108
1.2
19688317
3609593.4
9-176
0.4
19689975
3610295.6
B27
0.8
19687658
3608987
B59
1
19690224
3610727.6
F10-12
1
19688538
3610056.4
F10-16
0.8
19689700
3610450.2
F12-13
1.4
19688576
3610636.2
F12-18
0.6
19690072
3611248.9
F6-8
0.6
19688052
3608515.2
FB59
0.6
19690125
3610676.1
H10-138
1.6
19688998
3610160.8
H10-206
0.2
19690396
3610995
H10-208
0.8
19690466
3611012.2
H10-6
1.4
19687086
3609256.3
H10-708
1.8
19687220
3609554.4
H11-138
1.4
19689041
3610440.3
H11-178
0.8
19689913
3610831.1
H12-11
1.2
19688089
3610328.8
H4-308
0.8
19687576
3607750.6
H4-408
1.4
19687970
3607777.8
H4-508
1
19687736
3607854.6
H4-608
0.6
19687959
3607993.3
H4-808
1.2
19688484
3607980.4
H5-108
0.6
19688653
3608516.3
H5-508
0.4
19687422
3607901.3
H5-607
0.6
19687527
3608021.1
H5-708
2.2
19688144
3608286.2
H5-718
1.4
19688193
3608318.8
H6-128
0.6
19688859
3608917
H7-108
1
19688450
3609080.4
H8-108
0.8
19688314
3609317.2
H8-508
0.6
19686820
3608381.9
H8-708
1.4
19687248
3608487.3
H8-718
1
19687753
3608746
H9-178
0.8
19690155
3610451.3
H9-6
1.8
19686986
3609027.1
H9-808
0.8
19687892
3609185.2
J10-118
1.2
19688368
3609962.8
J10-907
1.2
19687883
3609601.5
J7-928
1.6
19688292
3608811.1
J9-808
1
19687765
3609315.7
T10-118
0.8
19688528
3609787.4
T10-158
0.6
19689419
3610385.5
T10-178
0.4
19689889
3610612.3
T10-808
1.4
19687556
3609395.4
T11-11
0.8
19688251
3610133.7
T11-13
1.4
19688759
3610639.5
T11-14
1.4
19689029
3610613.7
T11-15
0.6
19689417
3610856.9
T11-157
1.2
19689597
3610776.1
T11-17
0.6
19689642
3611071.7
T11-177
0.6
19689822
3610985.4
T11-187
0.6
19690404
3611221
T11-188
0.6
19690150
3610925.5
T11-9
1.4
19687667
3609843.2
T4-608
0.4
19687748
3608213
T6-808
0.4
19688309
3608513
T7-118
0.4
19688677
3609200.9
T7-118
1.2
19688677
3609200.9
T7-128
0.8
19689129
3609430.9
T7-138
1
19689408
3609414.5
T7-148
0.6
19689291
3609313.6
T7-928
0.8
19688318
3608819.4
T8-108
0.8
19688337
3609114.9
T8-118
0.6
19688513
3609362.2
T8-138
0.8
19688962
3609588.1
T8-148
0.2
19689451
3609824.3
T8-158
1.4
19689620
3609932.2
T8-168
0.6
19689930
3609998.8
T8-176
0
19690173
3610116.4
T8-178
0.2
19690124
3610128.3
T8-708
1.4
19687482
3608733.8
T8-808
1.4
19687714
3608976.2
T8-908
0.8
19687995
3609041.3
T9-108
0.4
19688466
3609380.5
T9-138
1.6
19688863
3609944.9
T9-148
1.8
19689162
3609971.1
T9-158
0.8
19689721
3610167.5
T9-188
0.8
19690354
3610500.6
T9-708
1.4
19687379
3609058.2
T9-908
1
19688116
3609442.2
Z2
1
19689664
3609362.5
¹Û20
1
19687293
3609339.4
¹Û21
1
19688492
3608303.3
¹Û23
1
19689446
3610144.2
ÐÂ6-6
1.4
19687465
3608387.7
ÐÂ6-708
1.4
19687952
3608355.8
ÐÂ8-108
1.6
19688047
3609149.7
ÐÂT10-178
0.4
19689903
3610573.8
ÐÂT8-118
0.8
19688526
3609283.4
ÐÂÃÚ42
0.4
19688214
3608094.9
步骤:
1、打开Surfer,输入数据并保存。
2、将数据进行Grid。
数据的选择如图1-6:
图1-6:
在General中选择定义一个输出的grid文件名称图1-7。
这里的文件名称为:
12-3夹层厚度.grd
图1-7:
3、选择map菜单栏中的newcontourmap,打开grid文件:
12-3夹层厚度.grd就得到了等厚图(图1-8)。
图1-8:
等厚图
4、选择newpostmap,打开数据。
作如图1-9选择。
图1-9:
在Labels中选择井号如图1-10。
选择自己所需要的Symbol。
图1-10
所作出的井位图如图1-11:
图1-11:
井位图
5、选择map菜单下的Overlaps,可以将井位图和等厚图重叠。
6、选择map菜单下的wireframe,打开grid文件:
12-3夹层厚度.grd得到网格图,即平面图。
(图1-12)
图1-12:
剖面地形图
7、选择map菜单下的vectormap,打开grid文件:
12-3夹层厚度.grd得到矢量图(图1-13)。
图1-13:
矢量图
8、选择map菜单下的Overlaps,将等厚图、平面图和矢量图重叠(图1-14)。
图1-14:
三、练习
1、作出例1-1中的时间和累积产水量和累积产油量之间的关系图,并进行拟合。
(注:
在grapher中,可利用线图的绘制进行测井曲线的绘制。
)
第二单元回归分析
一、目的要求
1、通过上机实习加深理解三大多元分析方法之一的回归分析方法。
2、学习使用STATISTICA数学统计软件对数据进行聚类分析。
3、学习使用SPSS数学统计软件对数据进行聚类分析。
二、操作步骤与实例
回归分析是研究变量间相互关系的一种统计方法,通过建立一个变量和另一个变量或多个其它变量之间的数学表达式来表示它们之间的定量关系。
回归分析可分为多元线性回归和逐步回归分析两种。
A.多元线性回归
运用多元线性回归方法来解决问题时,重点是确定多元回归模型,即多元线性回归方程的确立。
1、运用STATISTICA数学统计软件对数据进行多元线性回归分析
例4-1:
我国长江中下游矽卡岩矿床的研究表明:
铜铁矿床的指示元素组合为Cu、Ag、As、Mn、Zn等,某地质队为在工作区评价矽卡岩的含矿性,根据成矿元素组合特征预测矿床类型,随机地从一批地球化学晕取样分析结果中取得四元素的12个数据,如表。
试建立Cu与Ag、As、Mn、Zn之间的多元线性回归方程,并确定其显著性。
表4-1:
Ag(X1)
As(X2)
Mn(X3)
Cu(Y)
1
6.2
5
15
6.5
2
7.0
6
20
7
3
7.5
6.5
25
7.2
4
7.5
5
10
7.5
5
7.8
5.5
15
7.7
6
8.0
5
8
8
7
8.5
6
21
8.4
8
8.8
3
7
8.5
9
9.0
5
12
8.8
10
9.0
2.5
6
8
11
9.2
3
7.2
8.5
12
9.5
3.5
10.1
8.7
步骤:
①将数据输入,生成数据文件并保存。
②在Analysis中选择统计方法为LinearRegression(如图4-1)。
在Variables中的选择见图4-2,其它的如图选择。
图4-1:
Statistica多元线性回归分析要素选择图
图4-2:
Statistica多元线性回归分析变量选择图
③然后点击ok得到多元线性回归结果。
如图4-3:
图4-3:
Statistica多元线性回归分析结果图
可根据此结果得到多元线性回归的数学模型:
Cu=0.6616+1.09Ag+0.5As-0.35Mn。
2、运用SPSS数学统计软件对数据进行多元线性回归分析:
对例4-1进行多元线性回归分析。
步骤:
①将数据输入,生成数据文件并保存。
②在Analyze菜单的Regression项目中选择Linear。
在Dependent项目中选择Cu,在Independent(s)项目中,这里选择全部。
Method选择Enter,如图4-4。
在Statistics项目中可选择你所需要的统计描述,在Plots项目中可选择你所需要的图表等。
然后点击ok完成多元线性回归分析。
图4-4:
SPSS多元线性回归分析要素选择图
③在Coefficients一项中可见StandardizedCoefficients(即标准化后的Beta值),常数项为0.662。
(表4-2)
表4-2:
Coefficients(a)
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
B
Std.Error
Beta
1
(Constant)
.662
.820
.807
.443
Ag_X1
.796
.075
1.088
10.672
.000
As_X2
.274
.096
.500
2.852
.021
Mn_X3
-.041
.019
-.351
-2.227
.057
aDependentVariable:
Cu_Y
由此可得出回归模型:
Cu=0.662+1.088Ag+0.5As-0.351Mn。
多元线性回归结果和Statistica统计软件一致。
④在上机实习中,可以将其它的结果在两个软件之间进行比较。
B.逐步回归分析
在一些实际问题中,都有大量的自变量共选择。
逐步回归是一种可选择变量的回归分析方法。
它的基本思想是:
自变量的选取是逐步进行的,每步只选一个自变量,要求这个自变量是所有选择自变量中对因变量方差贡献最大的一个,同时这个自变量对因变量的作用是显著的。
这就需要比较各个供选择自变量对因变量的方差贡献,挑出其中方差贡献最大的一个自变量,并对这一自变量作F检验,若能通过,则引进,否则不予引进。
这样保证引进的变量都是重要的变量,而那些不重要的变量可能不会被选进回归方程。
1、运用STATISTICA数学统计软件对数据进行逐步回归分析
例4-2:
某种水泥在凝固时放出的热量y(卡/克)与下列四种化学成分有关:
X1:
3CaO·Al2O3的成分(%)
X2:
3CaO·SiO2的成分(%)
X3:
4CaO·Al2O3·Fe2O3的成分(%)
X4:
2CaO·SiO2的成分(%)
筛选变量X1、X2、X3、X4,并建立它们与变量y的线性回归方程。
X1、X2、X3、X4,y的观测值见下表。
表4-3:
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
X1
7
1
11
11
7
11
3
1
2
21
1
11
10
X2
26
29
56
31
52
55
71
31
54
47
40
66
68
X3
6
15
8
8
6
9
17
22
18
4
23
9
8
X4
60
52
20
47
33
22
6
44
22
26
34
12
12
y
78.5
74.3
104.3
87.6
95.9
109.2
102.7
72.5
93.1
115.9
83.8
113.3
109.4
步骤:
①同多元线性回归分析,输入数据并保存后,选取变量,进入多元线性回归分析结果界面。
②点击Cancel,出现如下图的窗口。
图4-5:
Statistica逐步线性回归分析要素选择图
③在Method项目中,可以选择Forwardstepwise或者Backwardstepwise。
不同的方法所得出的结果是不一样的(可根据实际情况的需要进行选择)。
在Numbero
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