Question

参数取值问题

Answer 1

在油气资源评价中，所涉及的参数很多，有定量的，也有定性的和半定量的。很明显，参数取值在油气资源评价中是基础，占据了重要地位。可以说，参数取值问题也是资源评价方法学问题。参数取值好坏直接影响评价质量，如果输入是垃圾，输出则只能是垃圾。因此，大凡评价专家都在参数取值上狠下功夫。

14.3.1 参数取值方法

油气资源评价所用参数较多，这些参数主要取值于如下资料：

（1）地球物理类资料 包括地震资料、重磁电资料和测井资料，这类资料一般要经过大量处理（如地震资料的偏移、加强等，测井的各种校正等）和解释（如地震层位解释、时深转换、约束反演、信息提取等，测井的岩性和孔渗饱解释等）才能取值。

（2）钻井录井、测试与综合解释资料，岩心、岩屑观察资料。

（3）野外露头资料。

（4）各种样品（野外露头取样、岩心岩屑样和油气样）实验分析数据，如岩石地化数据、物性数据和油气性质资料等。

（5）前人地质研究成果和项目基础研究成果（主要是图、表，也包括文字成果）。

（6）勘探技术、勘探条件（包括地面条件）和成本，开发方案及成本。

（7）地区经济条件、油价及其他经济指标。

因此，参数取值的方法也多种多样，如下所述。

（1）在地球物理资料上，通过处理解释，可沿垂向（如测井资料）、横向（如二维地震测线、大地电测深等）和平面（如三维地震资料、重磁资料）进行均匀取点。同样地，对钻井录井、综合柱状图、露头剖面，地质-构造剖面，也可进行垂向、横向均匀取点；对各种平面图可进行平面均匀取点。

（2）对于非均匀采样分析化验数据和其他观测数据，一般应用数理统计方法，以均值、中值、众数值等作为参数代表值。如当统计剖面（钻井）的非均匀采样所获随机数据时，一般按厚度加权计算平均值。

（3）对于一些不存在参数，可用对比方法或主观方法确定，也可用其他资料进行计算推导或多种方法获得。如在中石化三次资评中，对于石油聚集系数，则应用了地质综合分析法、福克—沃德法、探井网格统计法等多种方法进行研究确定。

（4）对于有些重要参数，还采取实验模拟手段确定，如生油岩生烃率、煤成气发生率等往往都采用这种手段。

14.3.2 原始数据的数理统计及奇异点的剔除

对于某一变量（参数），我们可通过原始资料处理解释（如地震解释某一界面的顶面埋深、某套地层厚度，又如测井解释地层岩性、孔隙度、渗透率、含油气饱和度）、分析化验（如实验室测定岩心样品岩性、有机碳、沥青“A”、总烃含量、干酪根类型、R_o值、孔隙度、渗透率等）、图件规则（如垂向横向等距离、平面等网格）或不规则读值等手法获得大量观测点。然后对这些点进行概率统计，得出相应的数据概率分布。从前人研究成果发现，油气资源评价所用大部分参数的数值统计概率分布一般为正态分布（如储层厚度、有机丰度等）、对数正态分布（如圈闭规模等），也有的符合均匀分布，г分布或其他分布等。当然，这些参数统计特征是对于同一个单一地质体而言的，对于复合地质体和混合地质体，其参数统计特征要复杂得多。勘探层法中，关于勘探层的严格定义即是从考查各参数分布特征出发的。

因此，我们可根据各参数的统计特征反过来考查我们所定义的对象的边界是否正确、合理。当统计特征复杂时，则可能是定义边界太宽，当统计分布不完整，出现不正常的截断，则可能是定义边界过窄。在这两种情况下，我们都需要重新定义评价对象。

同样，我们可利用参数的统计特征，反过来检验各点数据，对于远离分布曲线的数据点，我们可认为其为奇异点。引起奇异点的原因除有其他地质作用的局部影响外，也可能是定义过宽而纳入的非本地质体的点，也可能是观测方法不同所形成的系统误差点，更可能是偶然误差点。对于奇异点，若生搬硬套地引入评价过程，则无疑会影响评价质量。因此，一般评价中，都应以一个统一标准，剔除这些奇异点。

在评价中，也可能由于定义边界过窄，或观测太少，而缺失部分数据点。这时，除根据有关图件补充一些数据点外，还可根据分布曲线理论推导补充一些人工点。

14.3.3 数据转换

在油气资源评价中，各种数据的特点不同，量纲不同，甚至变化范围不同，若不进行相应的数据转换，直接应用各参数，势必造成结果不合理的现象。因此数据转换是油气资源评价中重要一环。

14.3.3.1 数据标准化

在油气资源评价中，常常会遇到有的参数变化范围很大（如圈闭面积等），有的参数变化范围较小（如储层孔隙度等）的现象，直接引用这些参数进行评价，就可能人为地夸大了变化范围大的参数的作用，压低了变化范围小的参数的作用。为克服这些困难，可采用数据标准化手段进行数据转换。通常采用的标准化有：

（1）总和标准化，即对参数各数据点求总和，然后将各数据点除总和，得到0～1间数据。

（2）最大值标准化：将各数据点除以该参数的最大值，得到0～1间数据。

（3）中心标准化：先根据各数据点求出各参数平均值，再将各数据点减平均值。

（4）标准差标准化：先根据各数据点求出参数的平均值和标准差，再将各数据点减平均值之差除以标准差。

14.3.3.2 定性数据的变换

在油气资源定量评价中，一般不能直接使用定性数据，而必须加以转换才能使用。

名义型二态定性数据：只有两个相互对立的状态，即所谓“非此即彼”，如有与无，好与坏等。对于这种数据，一般用0、1变换，肯定时用1，否定时用0，这种0、1数据即可与标准化数据混合使用。

多态定性数据：即参数具有多种状态，这些状态按一定等级排列，如探井钻井试油结果可分为如下级别：干井、气测显示井、油气流井、工业油气流井等，相应地，我们可对此赋予一定的值（如0、1、2、3）。对于这种数据，可采用等间隔或不等间隔赋值。

在赋值中，简便方法就是专家根据自己的认识和经验，主观打分。也可用数量化理论。

14.3.3.3 线性变换

在地质变量间，有的两两之间为线性关系，但多数为非线性关系。在后一情况下，计算显然复杂得多。通常我们需要进行非线性关系的线性化，所用的方法主要是取对数，也有其他转换（如双曲线变换等）。

14.3.3.4 分区加权与分区滑动平均

当数据量非常大或数据分布不均匀时，为了减少计算时间，可采用分片加权法进行数据处理。即将评价区分为若干大小相等的小区，每个小区相当于一个新样品点，但根据原始样品点给予不同的权值。

分区滑动平均法与分区加权法相似，在此不赘述。

14.3.4 组合参数

在地质体中，往往出现一个参数（因变量）是另一个或几个参数（自变量）的函数，如天然气压缩系数与天然气组分、所处温度和压力有关。这时，一般是根据各参数的一组观测值，通过回归分析建立函数关系式，将一个或几个参数的信息组合为一个新的参数。其中，由一个参数转化为另一个参数的算法多用最小二乘法，即假设函数关系为线型，根据各观测点，应用待定系数思路，在确保各观测点与计算点差值的平方和最小的情况下，求出各系数。

14.3.5 独立变量问题

在油气资源评价中，原则上讲，所选用的参数（变量）都应是独立参数（变量），否则，其参数（变量）之间的简单乘积关系就不成立。在风险分析中，就会产生所谓双重风险问题。因此，评价中，一定要对各参数（变量）间的相互关系进行认真、深入的分析，从中选择相互独立的对油气资源分布起控制作用的参数（变量）加入计算中。对于有相互联系的诸参数（变量），可以选其中具代表性的参数（变量）参加计算，也可以用前述信息组合方法将其组合起来，形成一个新的参数（变量）参加计算。