多元逐步回归法在致密砂岩储层矿物与孔隙度关系分析中的应用

doi:10.11764/j.issn.1672-1926.2021.02.009

天然气地球科学 ›› 2021, Vol. 32 ›› Issue (9): 1372–1383.doi: 10.11764/j.issn.1672-1926.2021.02.009

多元逐步回归法在致密砂岩储层矿物与孔隙度关系分析中的应用

陈俊霖^1,²(),王朋³,郜元元⁴,李开⁵,杨明⁵,张家强^1,²,李家程^1,²,李树同¹()

^1.中国科学院西北生态环境资源研究院，甘肃兰州 730000
^2.中国科学院大学，北京 100049
^3.中国石油长庆油田分公司第四采油厂，陕西西安 718500
^4.中国石油长庆油田分公司第三采油厂，宁夏银川 750006
^5.中国石油长庆油田分公司第五采油厂，陕西西安 710100

收稿日期:2020-12-22 修回日期:2021-03-05 出版日期:2021-09-10 发布日期:2021-09-14
通讯作者: 李树同 E-mail:chenjunlin19@mails.ucas.ac.cn;lishutong1979@163.com
作者简介:陈俊霖（1995-），男，甘肃会宁人，硕士研究生，主要从事沉积地质学研究.E-mail：chenjunlin19@mails.ucas.ac.cn.
基金资助:
国家自然科学基金面上项目“青海湖细粒沉积纹层特征与其沉积环境要素耦合关系研究”(41772142)

Application of multiple stepwise regression method in the analysis of the relationship between porosity and tight sandstone： Case study of Chang 8 reservoir in Jiyuan area， Ordos Basin

Junlin CHEN^1,²(),Peng WANG³,Yuanyuan GAO⁴,Kai LI⁵,Ming YANG⁵,Jiaqiang ZHANG^1,²,Jiacheng LI^1,²,Shutong LI¹()

^1.Northwest Institute of Eco?Environment and Resources，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，China
^2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China
^3.No. 4 Oil Production Plant，PetroChina Changqing Oilfield Company，Jingbian 718500，China
^4.No. 3 Oil Production Plant，PetroChina Changqing Oilfield Company，Ningxian 750006，China
^5.No. 5 Oil Production Plant，PetroChina Changqing Oilfield Company，Xi'an 710100，China

Received:2020-12-22 Revised:2021-03-05 Online:2021-09-10 Published:2021-09-14
Contact: Shutong LI E-mail:chenjunlin19@mails.ucas.ac.cn;lishutong1979@163.com
Supported by:
The National Natural Science Foundation of China(41772142)

摘要/Abstract

摘要：

矿物类型及含量是影响储层致密的关键因素，为定量表征二者与储层孔隙度间的相关关系，以鄂尔多斯盆地姬塬地区长8致密储层为例，利用多元逐步回归分析方法建立了长8储层矿物含量与孔隙度之间的多元回归方程模型： $y = 18.500 - 0.126 x 3 - 1.017 x 4 - 0.577 x 7 - 0.674 x 8$ （孔隙度大小=18.500-0.126×岩屑含量-1.017×绿泥石含量-0.577×硅质胶结物含量-0.674×铁方解石含量）。通过该多元回归模型得到的预测孔隙度与实测孔隙度拟合性好，地质解释合理并与储层特征契合。综合认为，基于储层各矿物类型及含量的多元逐步回归法可以较为准确地预测储层孔隙度的大小，尤其在受多类型矿物影响的致密储层储集性能研究中存在一定的优越性。

关键词: 矿物类型及含量, 孔隙度模型, 多元逐步回归, 长8致密储层, 姬塬地区, 鄂尔多斯盆地

Abstract:

The type and content of minerals are the key factors affecting the reservoir density. In order to quantitatively characterize the correlation between them and reservoir porosity， taking Chang 8 tight reservoir in Jiyuan area of Ordos Basin as an example， the multiple regression equation model between mineral content and porosity of Chang 8 reservoir was established by multiple stepwise regression analysis：y=18.500－0.126x₃－1.017x₄－0.577x₇－0.674x₈ （porosity=18.500－0.126×cuttings－1.017×chlorite－0.577×siliceous cement －0.674×ferrocalcite）. The calculated porosity obtained by the multiple regression model is well fitted with the measured porosity， and the geological interpretation is reasonable and consistent with the reservoir characteristics. It is concluded that the multiple stepwise regression method based on the types and contents of various minerals in the reservoir can accurately predict the size of reservoir porosity， especially in the study of tight reservoir performance affected by multiple types of minerals.

Key words: Mineral type and content, Porosity model, Multiple stepwise regression, Chang 8 tight reservoir, Jiyuan area, Ordos Basin

中图分类号:

TE122.2

陈俊霖, 王朋, 郜元元, 李开, 杨明, 张家强, 李家程, 李树同. 多元逐步回归法在致密砂岩储层矿物与孔隙度关系分析中的应用[J]. 天然气地球科学, 2021, 32(9): 1372–1383.

Junlin CHEN, Peng WANG, Yuanyuan GAO, Kai LI, Ming YANG, Jiaqiang ZHANG, Jiacheng LI, Shutong LI. Application of multiple stepwise regression method in the analysis of the relationship between porosity and tight sandstone： Case study of Chang 8 reservoir in Jiyuan area， Ordos Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2021, 32(9): 1372–1383.

图/表 13

图1

图2

表1

姬塬地区长8 储层岩石碎屑成分"

层位

石英

长石

岩屑/%

云母

火成岩

变质岩

沉积岩

长8

29.9 16 ~ 53

26.0 0 ~ 68

8.1 0 ~ 26

12.7 ? 2.5 ~ 26.4

3.4 ? 0 ~ 18

4.5 ? 0 ~ 15.7

表1

表2

表3

表4

图3

表5

长8储层孔隙度与矿物含量多元逐步回归分析过程及结果"

回归模型	回归方程	R值\|R检验值	F值\|F检验值	t统计量\|t统计检验量	标准误差S
模型1	y=18.387－0.021x₁%0.009x₂－0.084x₃－1.008x₄－0.195x₅+0.147x₆－0.666x₇－0.664x₈	0.630\|0.444	1.478\|2.510	（ $t x 1$ =-0.131； $t x 2$ =-0.056； $t x 3$ =-0.436； $t x 4$ =-2.102； $t x 5$ =-0.447； $t x 6$ =0.432； $t x 7$ =-1.024； $t x 8$ =-1.902）\|t_0.05，18=2.101	3.272
模型2	y=17.844－0.019x₁－0.076x₃－1.009x₄－0.188x₅+0.153x₆－0.663x₇－0.658x₈	0.630\|0.433	1.782\|2.544	（ $t x 1$ =-0.125； $t x 3$ =-0.614； $t x 4$ =-2.163； $t x 5$ =-0.463； $t x 6$ =0.483； $t x 7$ =-1.051； $t x 8$ =-2.055）\| t_0.05，19=2.093	3.185
模型3	y=17.298－0.075x₃－1.005x₄－0.205x₅+0.156x₆－0.655x₇－0.664x₈	0.629\|0.423	2.184\|2.599	（ $t x 3$ =-0.623； $t x 4$ =-2.215； $t x 5$ =-0.548； $t x 6$ =0.504； $t x 7$ =-1.070； $t x 8$ =-2.152）\| t_0.05，20=2.086	3.106
模型4	y=19.806－0.114x₃－1.132x₄－0.237x₅－0.755x₇－0.739x₈	0.623\|0.413	2.665\|2.685	（ $t x 3$ =-1.250； $t x 4$ =-3.046； $t x 5$ =-0.654； $t x 7$ =-1.329； $t x 8$ =-2.782）\| t_0.05，21=2.080	3.054
模型5	y=18.500－0.126x₃－1.017x₄－0.577x₇－0.674x₈	0.613\|0.404	3.310\|2.817	（ $t x 3$ =-1.433； $t x 4$ =-3.144； $t x 7$ =-1.173； $t x 8$ =-2.770）\| t_0.05，22=2.074	3.010
模型6	y=17.416－0.158x₃－0.904x₄－0.691x₈	0.580\|0.396	3.891\|3.028	（ $t x 3$ =-1.872； $t x 4$ =-2.904； $t x 8$ =-2.820）\| t_0.05，23=2.069	3.034
模型7	y=11.710－0.480x₄－0.447x₈	0.485\|0.388	3.697\|3.403	（ $t x 4$ =-2.139； $t x 8$ =-2.050）\| t_0.05，24=2.064	3.189
模型8	y=9.967－0.394x₄	0.319\|0.381	2.829\|4.242	$t x 4$ =-1.682\| t_0.05，25=2.060	3.387

表5

图4

图5

表6

图6

图7

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层位	碳酸盐/%					硅质 /%	样品数 /个
层位	矿物总量	铁方解石	铁白云石	方解石	白云石	硅质 /%	样品数 /个
长8	3.64	3.23	0.03	0.36	0.01	1.81	548

样品编号	井号	层位	顶界深度 /m	样品序号	井号	层位	顶界深度 /m
1	C110	长8	2 606.61	11	H43	长8	2 923.71
2	C110	长8	2 612.38	12	H80	长8	3 000.00
3	F9	长8	2 465.41	13	J1	长8	1 094.22
4	F9	长8	2 512.92	14	Y32	长8	2 519.34
5	F9	长8	2 510.24	15	Y32	长8	2 580.52
6	H154	长8	2 811.95	16	Y36	长8	2 658.70
7	H167	长8	2 486.42	17	Y50	长8	2 319.57
8	H257	长8	2 786.98	18	Y76	长8	2 491.99
9	H39	长8	2 695.48	19	Y83	长8	2 657.38
10	H43	长8	2 904.16

回归模型	回归方程	R值\|R检验值	F值\|F检验值	t统计量\|t统计检验量	标准误差S
模型1	y=18.387－0.021x₁%0.009x₂－0.084x₃－1.008x₄－0.195x₅+0.147x₆－0.666x₇－0.664x₈	0.630\|0.444	1.478\|2.510	（ $t x 1$ =-0.131； $t x 2$ =-0.056； $t x 3$ =-0.436； $t x 4$ =-2.102； $t x 5$ =-0.447； $t x 6$ =0.432； $t x 7$ =-1.024； $t x 8$ =-1.902）\|t_0.05，18=2.101	3.272
模型2	y=17.844－0.019x₁－0.076x₃－1.009x₄－0.188x₅+0.153x₆－0.663x₇－0.658x₈	0.630\|0.433	1.782\|2.544	（ $t x 1$ =-0.125； $t x 3$ =-0.614； $t x 4$ =-2.163； $t x 5$ =-0.463； $t x 6$ =0.483； $t x 7$ =-1.051； $t x 8$ =-2.055）\| t_0.05，19=2.093	3.185
模型3	y=17.298－0.075x₃－1.005x₄－0.205x₅+0.156x₆－0.655x₇－0.664x₈	0.629\|0.423	2.184\|2.599	（ $t x 3$ =-0.623； $t x 4$ =-2.215； $t x 5$ =-0.548； $t x 6$ =0.504； $t x 7$ =-1.070； $t x 8$ =-2.152）\| t_0.05，20=2.086	3.106
模型4	y=19.806－0.114x₃－1.132x₄－0.237x₅－0.755x₇－0.739x₈	0.623\|0.413	2.665\|2.685	（ $t x 3$ =-1.250； $t x 4$ =-3.046； $t x 5$ =-0.654； $t x 7$ =-1.329； $t x 8$ =-2.782）\| t_0.05，21=2.080	3.054
模型5	y=18.500－0.126x₃－1.017x₄－0.577x₇－0.674x₈	0.613\|0.404	3.310\|2.817	（ $t x 3$ =-1.433； $t x 4$ =-3.144； $t x 7$ =-1.173； $t x 8$ =-2.770）\| t_0.05，22=2.074	3.010
模型6	y=17.416－0.158x₃－0.904x₄－0.691x₈	0.580\|0.396	3.891\|3.028	（ $t x 3$ =-1.872； $t x 4$ =-2.904； $t x 8$ =-2.820）\| t_0.05，23=2.069	3.034
模型7	y=11.710－0.480x₄－0.447x₈	0.485\|0.388	3.697\|3.403	（ $t x 4$ =-2.139； $t x 8$ =-2.050）\| t_0.05，24=2.064	3.189
模型8	y=9.967－0.394x₄	0.319\|0.381	2.829\|4.242	$t x 4$ =-1.682\| t_0.05，25=2.060	3.387

样品编号	井号	层位	岩屑/%	绿泥石/%	硅质/%	铁方解石/%	实测孔隙度/%	模型5预测孔隙度/%
A	H83	长8	27.4	0.2	1.0	1.8	15.50	13.26
B	H47	长8	33.6	0.1	3.4	2.4	8.10	10.69
C	L36	长8	34.2	0.5	2.0	1.0	10.56	11.85
D	CH91	长8	34.5	3.8	0.5	5.0	6.30	6.63
E	H89	长8	27.5	0.6	0.2	12.4	6.84	6.60
F	H177	长8	19.5	0.2	2.0	4.0	12.60	12.19
G	H117	长8	26.8	0.1	0.0	11.5	7.60	7.37
H	CH98	长8	27.2	4.3	5.5	0.8	7.69	6.99
I	L1	长8	20.5	0.0	2.5	1.0	11.80	13.80
J	G166	长8	33.0	3.9	1.5	0.5	8.79	9.17
K	H78	长8	16.0	0.3	2.0	1.0	12.40	14.35
L	H92	长8	13.5	0.0	0.0	14.5	8.51	7.03
M	F7	长8	28.0	6.3	1.3	1.7	6.19	6.67
N	L17	长8	32.8	0.2	8.0	1.3	8.09	8.67
O	G79	长8	18.0	0.0	0.6	14.5	5.27	6.11
P	G79	长8	22.0	0.4	0.3	14.0	6.99	5.71
Q	H219	长8	31.8	2.0	3.5	0.3	9.80	10.24
R	H90	长8	32.2	1.3	0.4	7.0	7.56	8.17
S	H117	长8	7.5	1.6	3.3	7.2	8.90	9.17
T	F10	长8	10.2	1.8	8.4	1.4	9.44	9.59

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多元逐步回归法在致密砂岩储层矿物与孔隙度关系分析中的应用

Application of multiple stepwise regression method in the analysis of the relationship between porosity and tight sandstone： Case study of Chang 8 reservoir in Jiyuan area， Ordos Basin

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