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J-GLOBAL ID：202102286052155645   整理番号：21A0908061

検層データを用いた炭酸塩岩堆積微相の定量的同定は,川北東部ダム地区の長興組を例とした。【JST・京大機械翻訳】

Quantitative Discrimination of Carbonate Sedimentary Microfacies by Use of Log Data-Taking the Changxing Formation in Yuanba Region of Northeastern Sichuan for Example

著者 (3件)： Xiao He (長江大学地球物理与石油資源学院,油气資源与勘探技術教育部重点実験室,武漢430100) ,  Zhang Chaomo (長江大学地球物理与石油資源学院,油气資源与勘探技術教育部重点実験室,武漢430100) ,  Su Xiangqun (長江大学地球物理与石油資源学院,油气資源与勘探技術教育部重点実験室,武漢430100)
資料名： Kexue Jishu yu Gongcheng  (Kexue Jishu yu Gongcheng)
巻： 20  号： 7  ページ： 2573-2582  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4529A  ISSN： 1671-1815  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 元ダム長興組は後期二畳紀後期に沈積した台地礁、干潟相炭酸塩地層であり、礁灘相貯留層は多期次発育、側方重畳の特徴を持ち、不均質性が強く、沈積微相の細分化が複雑である。貯留層堆積微相の予測効率および精度を改善するために,従来の検層データおよび電気画像検層による堆積微相検層応答特性の詳細な記述方法を,提案し,そして,標準坑井として,長興層のコア,検層および検層などの地質学的データを有する10の代表的坑井を,選択した。同定モデルを構築し,非モデル化坑井を,構築したアルゴリズムによって,評価した。未取心井の層位区分法と曲線重畳法、交差図法などの従来の堆積微相分類方法は炭酸塩岩堆積微相の識別を困難にしている。精度の保証に基づいて,システムクラスタリングとFisher判別法を採用して,層位分割と堆積微相分類を行い,その検証率は81.3%に達し,この方法の実現可能性は高く,コアデータへの依存を減少し,精度と効率を改善した。一旦モデリングすれば、検層資料の自動識別堆積微相を実現でき、複雑な礁灘相炭酸塩岩地区の堆積微相区分に対して一定の参考作用がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  畳込み ,  地質学 ,  *ダム ,  *検層 ,  層序 ,  台地 ,  *炭酸塩岩 ,  クラスタ化 ,  *炭酸塩 ,  坑井 ,  地層 ,  干潟 ,  礁
準シソーラス用語： 貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 油層工学  (UA10030G) ,  石油・ガス鉱床  (DE09050D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 検層 ,  炭酸塩岩 ,  堆積 ,  相 ,  定量 ,  同定 ,  ダム ,  地区