第二章 地质变量与地质数据讲解.ppt

* 第二章 地质变量与地质数据 §1 地质变量 2.地质变量的分类 由于地质现象的复杂性，导致不同地质特征的地质变量各不相同。但是，根据地质变量所取数据的性质及方法，可将其分为观测变量(定性和定量变量)和综合变量。 一、地质变量的概念及其分类 1.地质变量的概念 它是反映某地质现象在时间或空间上变化规律的量。如生油岩的厚度、地层的埋藏深度、生油岩中有机质的丰度等。 观测变量是可以直接进行观测、分析或度量的地质变量。如地层的厚度、石油的密度和粘度、岩石的颜色等。 综合变量是把二个或二个以上的观测变量按一定的方式进行组合而得到的具有综合意义的地质变量。如区分天然气成因类型的甲烷系数： 当 时，认为是生物成因气，否则是热解成因气。又如总烃与有机碳之比为有机质转化率。 1.具有明确的地质意义 地质意义主要是指对地质变量所代表的特定研究对象的认识，主要是：对地质变量所代表的石油地质特征的认识，如地层的时代、地层温度、圈闭闭合面积等；对地质变量所代表的盆地地球化学特征的认识，如有机质类型和丰度、干酪根成熟度等；对地质变量所代表的地球物理特征的认识等。 二、地质变量的特征 2.具有明显的统计性质 很多地质变量是随机变量。因此，它们的观测值具有明显的统计意义，如观测值的平均值是地质变量数学期望的估计值，而方差反映了地质变量在区域上的波动。 3.具有相关性 地质变量之间具有一定程度的相关性，如岩石的渗透率与有效孔隙度密切相关。 分析研究地质变量的目的是想通过它们预测地质体的 特征及有关的地下资源。因此提出用什么样的地质变量才能较好地实现我们的研究目标，这就是地质变量的选择问题。例如，要想通过一些地质变量预测某沉积单元的油气资源量，那么就要选择与油气资源量相关的生油条件、储集条件、保存条件、圈闭条件等这样的地质变量。一般来说，地质变量的选择应遵循以下基本原则: 三、地质变量的选择 ①地质概念模型。以相关地质学科理论为指导，分析 ，建立地质概念模型，并据其选择相应的地质变量。 ②变量间的成因联系。地质变量之间存在着程度不同的成因联系，应选择与矿藏形成或地质体特征等有密切成因联系的控矿因素和找矿标志。 ③代表性。变量的代表性是指所选择的地质变量能否表征某地质作用过程的程度，或者变量的观测区与未观测区之间的相似程度。 ④地质意义。拟定的地质变量、特别是构造的综合变量要有确切的地质含义。如在油气资源评价中，生油岩体积与沉积岩体积之比为评价区的生油条件，而近油源圈闭面积与沉积岩面积之比则为评价区的圈闭条件，总烃与有机碳之比为有机质转化率等。 用以代表地质体或其它自然产物特性的实物样子称为样品。地质样品的采集对象有岩体、地层、矿体、油气、生油岩、储集层、土壤及各种松散的沉积物、地表水及地下水、植物、空气等。用各种物理、化学以及直接观测的方法获得的用以表示样品特性的各种数据和其它形式记录的资料统称为地质数据或样品变量观测值。 §2 地质数据 一、地质数据的概念 它是地质样品的变量观测值。因此，狭义上把地质数据分为定量和定性数据，广义上分为定量、定性、图形及其它形式纪录的资料等。据其来源，地质数据分为观测、 二、地质数据的分类 综合、经验数据三类。 1.观测数据 指对样品(或采样对象)用各种物理、化学或直接观测的方法获得的表达样品特性的数据。这种源于样品、没有经过任何加工处理的数据，故又称为原始数据。依据数据的性质，又分为定性和定量数据两类。 （1）定性数据 用符号或代码表示的没有数量概念的观测数据。可将其分为名义型和有序型两类： 名义型数据是没有数量概念和次序之分，但彼此之间有“相等”或“不相等”关系的定性数据。如岩石的红、绿、灰、黄色可以用字母A、B、C、D 表示，又如砂岩、泥岩、 灰岩可用S、N、H 代替,有A=A,A≠B,S=S,S≠N的含义。 有序型数据是没有数量概念，但彼此之间具有次序关系的定性数据。如Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ 型干酪根可用数字1、2、3表示，但有Ⅰ型干酪根生烃潜力优于Ⅱ型干酪根的含义。 （2）定量数据 定量数据是指用数值来描述的观测数据。包括间隔型数据和比例型数据。 间隔型数据是有明确的数量概念和地质含义定量数据 。如地层分层数据是典型的间隔型数据。间隔型数据有相等、不等以及大于、小于关系。数据之间的差异具有实际的地质意义。如某地层底界和顶界分层深度值之差等于该地层