DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 商业银行理财的发展现状 1.1. 基本概念 理财是指专业的金融机构或者理财人员接收客户委托，根据客户的生活状况以及财务状况，对其财务进行合理的规划，设计出科学的、严谨的理财方案，从而帮助客户实现财富保值或者增值等目标。理财并不是单纯的产品销售，而算是一种综合的金融服务，它不是由客户自己进行理财，而是由金融机构和理财人员接受委托帮助客户进行理财，并从中收取一定的服务费，是一个持续一段时间的动态过程。 商业银行理财产品是商业银行针对潜在目标客户群进行针对性分析的基础上，针对特定目标客户群开发设计的资金投资和管理计划，并面向客户进行销售。本质上看，理财产品可以看作客户运用其自有资金所做出的一项投资，商业银行在该投资中所扮演的角色是被委托方，即接收客户委托对其资金进行暂时性的管理，资金所有权仍然属于客户，收益和风险均归委托的客户所承担。根据商业银行所推出的理财产品是否保本，以及收益是否固定可以将其分为，保本固定收益产品，保本浮动收益产品以及非保本浮动收益产品三大类： 保本固定收益产品是最一般的商业银行理财产品，可以从保本和固定收益两个角度来说明，保本也就是商业银行保证客户的本金不受亏损，不存在投资风险，固定收益是指商业银行按照合同规定收益率定期向客户支付固定数量的收益，固定收益率一般会根据市场利率、产品期限、产品种类等确定，一般而言固定收益产品利率比较低，但高于银行存款利率，该产品所针对的客户多为风险规避者。 保本浮动收益产品在商业银行理财产品中同样扮演重要角色。与保本固定收益产品相同的是，商业银行保证购买该产品的客户的本金不受损失，也就是说，在最坏的情况下，客户也仅仅是既不亏损又不盈利，投资风险较小。与保本固定收益产品不同的是，其客户的收益不是固定的，客户的收益率取决于该时期所处的经济环境以及理财人员的投资计划等等，而且客户的收益率是有最高限度的，一般会根据人民银行相关利率进行设置。 非保本浮动收益产品是近几年比较流行的一类理财产品，它的特点是既不保本又不是固定收益，这意味着购买该产品的客户有损失其本金的可能，客户是否收益以及收益额度的大小完全取决于其所购买的理财产品。相对保本固定收益和保本浮动收益理财产品，该类理财产品投资风险完全由购买该产品的客户承担，风险较大，但其可能带来的收益也大，一般比较受风险偏好者的喜欢。 1.2. 我国商业银行理财业务的发展现状 进入到21世纪以后，尤其是最近十年，中国经济持续稳定增长，人们的财富和生活水平也在不断提高，用于理财的资金日愈增多，投资理念也随着时代的改变而改变，商业银行为了适应人们理财的需要，其业务也在不断推陈出新，不断推出新的理财业务，规模也在不断扩大。根据Choice金融终端数据如图1所示，在2018年1月到7月之间，我国商业银行一共发行理财产品93，131种，其中保本理财产品共有32，539种，非保本浮动收益产品共有60，592种。 图1. 2018年商业银行理财产品发行比例 具体来看，当前我国商业银行理财业务的发展呈现出如下特点： 1) 商业银行理财业务规模不断扩大 截止2018年底，商业银行理财业务总额超过了30万亿元，相比于2012年，商业银行理财业务总额扩大了近6倍，见图2。在产品种类上，截止2018年，全国性银行理财产品种类数量达到54581只，城商行理财产品种类数量达到37152只。与十年前数据相比，可以说商业银行理财在规模上实现了跨越式发展。 2) 商业银行理财产品分类变化 2017年，银监会对商业银行理财登记系统对理财产品分类进行了调整，具体而言，新增高资产净值产品一栏，使得理财产品进一步细化，可以对客户进一步细化。除此之外，商业银行理财产品也不断由单一证券向投资组合证券转化。收益范围也在扩展中，有的理财产品能够保证回本，即保本型理财产品，而有的理财产品是不能够保证回本的，即非保本型理财产品；有的理财产品是有固定收益的，但收益率偏低，即保本固定收益理财产品；而有的金融产品收益是不固定的，客户的投资风险比较大，但可能带来的回报率也比较高。这些产品适应于不同的投资客户，有利于吸引更多的客户进行理财 [ 1 ]。 3) 商业银行理财市场进入泛资产管理时代 随着金融市场的发展，投资者或是为了追求更多的利益，或是为了快速的得到收益，越来越多的投资者将资金从股市，楼市等领域抽出，投向消费品，奢侈品等领域，这种投资形成的资产就是泛资产。而对这种资产所进行的管理就是泛资产管理，理财在泛资产管理时代具有以下特征，理财产品种类多样化，客户对流动性的要求逐渐提高，资产透明度要求提高，信息披露需求提高。因此商业银行对于理财产品监管的压力也在不断提高，这就要求商业银行的监管要随着商业银行理财产品的发展而发展 [ 2 ]。 图2. 商业银行理财业务总额 4) 商业银行理财业务在互联网领域高速发展 进入到21世纪以后，互联网技术不断发展，人类进入信息化时代，商业银行业务与互联网领域的结合日趋紧密，几乎所有商业银行都开拓了网上银行领域，投资者可以足不出户进行理财，网上银行理财业务种类齐全，价格优惠，节省了巨大的人力物力，吸引了越来越多的投资者进行理财，进一步开拓了理财业务。但互联网是一把双刃剑，对网上银行也是如此，随着商业银行互联网领域的不断拓展，商业银行的信用风险，流动风险也在不断提升，使得商业银行的监管压力进一步加大。 5) 相对于理财发展程度客户投资理念仍处于初期 现阶段我国商业银行理财产品市场发达，种类齐全，但人们的投资理念仍然处于初期。所谓初期，即投资者喜欢把资本投向那些保本型、低风险低收益理财产品，而对于一些创新型理财产品接受度不足，一定程度上限制了商业银行理财市场的发展。截止2018年，我国理财等中间业务带来的收益大约占商业银行总收益的10%，远低于西方发达国家的45%，要想使我国商业银行进一步发展进而赶超欧美各国，人们首先就要改善投资理念，让投资理念随着理财的发展而不断进步 [ 3 ]。
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user: 2. 我国商业银行理财存在的问题 进入到21世纪以后，尤其是近十年以来，我国经济进入高速发展阶段，各大商业银行为了适应激烈的竞争环境，不断推出各种理财业务以提升自身核心竞争力，从而吸引越来越多的客户。但在商业银行理财高速发展的同时，一系列与之相关的问题也随之而来亟待解决。 2.1. 商业银行理财产品存在一系列风险 虽然商业银行各种理财产品安全性相对较高，但收益与风险是并存的，即高收益往往伴随着高风险，从商业银行开始推出各种理财产品时，理财产品在拓宽商业银行收益渠道的同时，相应的各种风险也随之产生。商业银行主要理财产品的风险主要有市场风险，流动性风险，通货膨胀风险和政策风险四大类风险。理财产品的市场风险是指由于市场价格变动而导致商业银行理财业务损失的风险，市场价格变动包括利率、股票、汇率和商品的变化，其中利率最为重要，资产负债久期的错配和资产负债利率敏感性缺口都可能会引起市场价格的变动，从而使商业银行的理财产品产生市场风险，市场风险是商业银行理财产品最为常见的风险。商业银行理财产品的流动性风险是指理财产品无法不受损失的及时转化为现实购买力以应对资产增长或支付债务的风险，当持有理财产品的客户急用资金时主要会面临两个风险：当理财产品市场价格比较低，但客户有急用资金时，客户就不得不以较低价格将理财产品变现，从而造成现实购买力的损失；某些理财产品是不能提前变现的，因此客户可能会错过最佳变现时间，即无法提前获得理财本金所导致的风险。商业银行理财产品的通货膨胀风险是指在通货膨胀时期，由于货币的现实购买力下降，导致商业银行理财产品的实际价格下降，从而导致到期后的实际收益下降，货币实际购买力损失的大小与这一时期内通货膨胀的程度相关，通货膨胀是一个常见的经济现象，理财产品的通货膨胀风险是无法避免的。商业银行理财产品的政策风险是指国家相关部门采取财政政策或货币政策等经济政策，所导致的商业银行及其理财客户实际购买力损失大小，当中央银行或者财政部采取扩张性的货币政策或者财政政策时，就会导致货币现实购买力的降低，理财产品的实际价值也会降低，就会产生政策风险，政策风险对商业银行影响十分大，不可忽视而且难以掌控。总之商业银行理财产品的风险广泛存在，如果不能得到有效的控制，可能会使商业银行和客户利益受到严重损害，甚至产生其他一系列宏观经济问题。 2.2. 商业银行理财的监管问题 为了更好的达到防范系统性风险和去杠杆的作用，我国中央银行、银监会、保监会和证监会在2018年4月27日联合发布了资管新规，这对商业银行的理财业务有重要影响。根据资管新规，银行的理财产品需要打破刚性兑付，这说明保本理财产品未来将会退出市场，非保本理财产品将会成为主流，资管新规还对公募理财产品和私募理财产品进行严格区分，公募理财产品面向全体公众公发行，私募理财产品面向不超过200名合格投资者非公开发行，同时也提出了合格投资者的标准。总之，资管新规的出台加强了相关部门对商业银行的监管，使商业银行的理财业务更加规范，但对商业银行理财产品的监管仍然存在问题。这是因为，在经济全球化的大背景下，我国经济水平飞速发展，商业银行顺应世界经济发展潮流，不断开拓新的业务，推出新的理财产品，商业银行理财产品不断发展在提升商业银行自身竞争力的同时，也给监管带来了一定难度。主要体现在以下几个方面：客户的权益缺少相关法律保障，我国的法律体系随着经济环境的改变而不断完善，但相关机构目前仍然没有推出一部保障理财客户的法律文件，这就使得理财客户的权益得不到保障；对商业银行理财产品的信息披露监管不严格，很多商业银行不能够有效的及时的完整的把理财产品的相关信息传达给客户，就会使得客户不能够充分的了解理财产品，从而不能做出合理的判断，以至于进行错误的理财组合，损害客户的利益造成财产损失，既存在信息不对称问题，客户相对于银行在信息上具有劣势。商业银行理财产品的监管问题如果得不到解决，可能会进一步影响客户和商业银行的收益水平。 2.3. 商业银行理财人员结构问题 现代的商业银行理财业务是一项综合性业务，这就对商业银行理财人员提出了更高的要求，理财人员首先要对商业银行各种资产负债业务有着充分的了解，除此之外还要掌握证券、基金、保险和房地产领域的相关知识。而现实情况是商业银行理财人员掌握的知识比较单一，综合性人才比较稀缺，能够胜任商业商业银行理财规划师这一岗位的综合型人才比较少，这就会影响商业银行理财业务的效率。如果这种状况持续下去得不到解决，理财人员结构难以适应理财业务的不断发展，可能会成为商业银行理财业务发展的阻力 [ 4 ]。 2.4. 对于公众的宣传力度亟待提高 尽管在商业银行的理财业务方面有着全民理财、人人理财的趋势，但民众对于理财的了解仍不充分，据相关调查如图3显示，自认为对于商业银行理财完全了解的人员比较少，仅有12%，比较了解的人员占有30%，而不太了解和完全不了解的人员占38%和20%。这说明商业银行对于理财业务的宣传力度仍然不够，从而民众对于理财业务的认知仍然不充分，存在误区，不能形成正确的投资理念。举例而言，社会中“零收益”和“负收益”的投诉事件频繁发生，这是因为很多民众对于理财产品了解不够充分，认为理财产品是一定收益的，从而将较多资金用于购买理财产品，事后却发现购买金融产品并没有带来收益，甚至出现了亏损，将责任归咎于商业银行。 图3. 民众对于商业银行理财业务了解程度 2.5. 商业银行理财产品同质化严重 商业银行理财产品的问题主要体现在产品的同质化，个性化等方面。随着银行业的发展，我国商业银行不断推出各种各样理财产品，使理财市场呈现出繁荣的表象，但通过具体的调查研究却发现，不同的理财产品实质上是十分相似的，即同质化非常严重，大多数产品是模仿国外商业银行理财产品，商业银行为了提高其盈利能力，重视理财产品的数量，却忽视了其质量，阻碍了商业银行理财的创新。我国商业银行理财产品也缺乏个性化，商业银行理财的个性化即为针对不同的客户推出不同的理财产品，使得理财产品能够全方位的面向全体客户，而我国商业银行在这方面明显做的不足，主要是因为商业银行自身定位不准确，对于客户需求了解不充分，进而无法提供不同个性化方案满足不同客户需求 [ 5 ]。
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user: 3. 针对商业银行理财问题的对策 从上面的论述中可以得知商业银行理财业务所存在的问题，只有对上述问题提出相应对策，才能使商业银行理财业务更好的适应现行经济大环境，推动我国银行业的发展，进而促进我国经济增长。下面我将针对上述问题提出相应对策： 3.1. 构建合理的风险评估体系和风险管理体系 在商业银行理财业务发展中，各种风险的存在是不可避免的事实，要使商业银行健康稳定的经营下去，就需要对商业银行理财的各种风险进行管理，管理方法找要有构建风险评估体系和风险管理体系。在进行一种理财产品的营销时，要对理财产品的风险进行合理的评估，具体流程为：首先要对理财产品营销过程中可能出现的各种风险进行分类，然后要根据所有能获得的市场信息、客户信息确定各种风险出现的可能性大小，再然后要对各种可能出现的风险带来的损失进行估算。在进行合理的风险评估后，需要对可能出现的风险进行管理，风险管理方法主要包括风险分散、风险补偿和风险规避，理财的风险分散是通过对不同的理财产品进行组合来分散和降低风险，将马科维茨投资组合理论应用到风险管理中，只要两种理财产品相关性比较低，就可以起到风险分散的作用。对理财产品风险进行了合理的评估后，可以通过改变理财产品的价格对风险进行补偿，通过加价和减价来对理财产品进行合理的定价。理财的风险规避是指商业银行取消某一理财业务，从而避免这种理财业务可能带来的风险，这是一种比较消极的风险管理办法，一般不会采用。 3.2. 多举措解决理财的监管问题 首先，针对客户权益缺少法律保障这一监管缺失，有关部门需要推出相应的法律法规，使客户的权益得到充分地保障，减少理财市场存在的各种法律纠纷问题。其次，相关部门要加强对商业银行理财产品信息披露的监管，使商业银行及时的准确的充分地将各种理财产品的信息传递给客户，使客户对理财产品有充分的了解，做出合理的决策。然后，充分发挥银监会的监管作用，确定严格的理财产品发行条件，将不符合市场的理财产品进行淘汰，从源头上减少各种不规范理财产品。除此之外，还要对发行理财产品的商业银行进行监管，以确定哪些商业银行能够发行某种理财产品，哪些银行不能够发行某种理财产品，并对不符合发行条件的商业银行提出整改要求，问题比较严重的银行可以进行处罚。最后，商业银行也要对其自身进行监管，需要定期对商业银行内部工作人员进行考核，令一部分工资与考核成绩相挂钩，要求考核不合格的工作人员加强自身学习，对多次不通过的工作人员进行惩罚甚至辞退 [ 6 ]。 3.3. 使商业银行理财人员结构更加合理 商业银行在进行理财人员招聘时，要提高其招聘要求，除了要求应聘者满足银行的基本要求，掌握基础银行相关知识之外，还要将证券、基金以及房地产等领域相关知识加入到招聘条件，从而使新加入的理财人员掌握的知识更加全面。对于原有的理财人员，商业银行要对他们提出新的要求，要求他们加强证券、基金和房地产等领域的知识学习。通过提高招聘要求和原有理财人员素质，可以使商业银行理财人员结构更加合理，理财人员适应理财业务的不断创新和发展，进而推动商业银行的不断进步，推动整个社会的经济增长。 3.4. 加强对公众的宣传力度 可以通过理财产品的线下宣传和线上宣传并举进行，来加强对公众的宣传力度。在理财产品的线下宣传中，可以在商业银行安排专门的咨询人员来解答公众对理财产品的疑惑，除此之外可以安排工作人员在村委会和学校等地进行理财产品知识普及，让民众对理财产品有全面的了解，不仅了解理财产品可能带来的收益，还要了解理财产品可能带来的风险，从而使民众根据自身情况做出合理的购买决策。在互联网高速发展的今天，商业银行与互联网的联系也更加密切，所以要加强商业银行的线上宣传，商业银行可以在其主页设置理财业务，每天进行理财业务的知识普及，并安排相关人员在工作时间进行线上答疑，使民众可以摆脱地域的限制，在家里就可以进行理财的学习。 3.5. 加强理财产品的创新 针对理财产品过度同质化以及缺乏个性化等问题，商业银行需要加强对理财产品的创新。商业银行理财产品的创新主要有被动型和主动性，被动型的创新是由于原有理财产品已不适应现行的经济状况，而不得不对其进行创新，主动型的创新是商业银行主动推出新型理财产品以加大民众对于理财产品的需求。通过理财产品的不断创新，商业银行不断推出新的理财产品，从模仿境外转向自主创新，一定程度上解决了理财产品的同质化问题。通过创新推出各种新型理财产品，使理财产品满足尽可能多的民众的需要，针对不同客户制定不同的理财产品组合方案，一定程度解决了理财产品的个性化不足问题。
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user: 4. 结束语 目前我们正处于商业银行高速发展的时代，商业银行的理财业务也在公众间日加普及，与之同时，商业银行理财业务的各类风险及问题也逐渐暴露出来，如不及时加以解决可能会影响整个银行业甚至经济体系的发展，因此商业银行及相应监管机构应该加以重视，积极采取相应对策，出台各种法律，民众应该更好了解商业银行理财，做到合理理财，相信通过银监会等监管机构、商业银行以及公众三方的共同努力，理财业务的问题会得到合理的解决并能更好的发展。
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user: 摘要 100年前的中国是一个让西方最聪明的头脑也颇感头痛的混乱国家，100年后的中国是让超级大国感到充满挑战的新兴大国，这是人类历史上“百年未有之大变局”。从此，关于“中国奇迹”和“复兴”的研究，将比“欧洲奇迹”和“现代化”的研究更有意义；关于“国情”与“道路”、“理论”、“制度”关系的研究，将比探究“历史必然性”和“历史终结”的研究更有价值；关于“文化多样性”和“文化交融”的研究，将比“普适价值”和“文明冲突”研究更重要。在所有这些方面，中国哲学社会科学都具有历史和现实带来独特优势，世界哲学社会科学研究也将迎来百年未有之大变局。
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user: 1. 引言 100年前(1921年)，英国哲学家罗素在访问中国后写下的《中国问题》(the Problem of China)一书中说：“中国问题即便与中国以外的任何人不相干，也仍有重大意义。原因是，中国人约占全人类的四分之一。实际上，在接下来的两个世纪里，全世界都将受到中国时局发展的重大影响。是福也好，是祸也罢，但这一时局很可能是一个决定性因素” [ 1 ]；“中国要追求的目标不仅对中国很重要，对全世界也很重要。” [ 2 ] 当时中国的问题，用莎士比亚在剧作《哈姆雷特》中的话说，“生存还是死去，那是个问题”(To be， or not to be， that is the question)，中国这样一个老大帝国的生死存亡——就像哈姆雷特王子的生死存亡，对世界格局影响重大。100年后的2021年，中国共产党正式宣布“全面建成小康社会”，开启建设社会主义现代化和实现中华民族伟大复兴的新征程。这时候的中国问题，就像1990年意大利世界杯官方会歌唱的，是“力争第一”(To be number 1)。而且，“我们奋斗终生，只为登上巅峰，我们不惜一切”(This is what we’ve worked for all our lives， Reaching for the highest goal we can， We choose to give it all)。中国人“力争第一”(To be number 1)，应该是西方竞赛精神题中应有之意，但是，西方不能接受“沦为第二”(to be number 2)。随着中国成为“现代化”国家，西方不得不和一个非西方国家进行“世界杯”比赛。问题是，未来的“世界杯”比赛，是欧洲人擅长的足球世界杯，还是美国人擅长的棒球世界杯，还是中国人擅长的乒乓球世界杯？谁来确定比赛项目，谁来制定杯赛规则，谁来负责组织比赛？谁来决定比赛的收益？从此，中国和美国两个大国、社会主义和资本主义两种制度以及中西方两大文明之间的竞争与合作、交锋与交融，将成为影响人类事务的决定性因素，也成为哲学社会科学最重大的前沿问题。
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user: 摘要 基于岩心、薄片、测井、地震等多种资料，对西湖凹陷P油气田古近系始新统沉积模式进行研究，建立了滨岸–受潮汐影响的三角洲–潮坪的沉积演化序列。P油田始新统包括宝石组和平湖组地层，其中宝石组与下伏潜山不整合接触，沉积相为滨岸砂沉积，砂体围绕古凸起呈环带状连片分布，沟谷处砂体厚度大，梁或脊部位砂体厚度薄。同时，宝石组岩石组分受母岩岩性控制明显，其中母岩为花岗岩和石英变质岩的富石英岩屑砂岩储层物性最好。平湖组整合沉积于宝石组地层之上，平湖组下部地层为受潮汐影响的三角洲沉积，砂体厚度大，分布连片。平湖组中–晚期逐渐演变为潮坪沉积，以窄小河道沉积为主。宝石组地层超覆于潜山基底之上，形成地层超覆油气藏。平湖组潮坪窄河道沉积主要受岩性控制，形成岩性油气藏。
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user: 1. 地质概况 P油田位于西湖凹陷西部的平湖斜坡带，西侧为海礁隆起(图1)。自下而上发育宝石组、平湖组、花港组、龙井组、玉泉组、柳浪组、三潭组以及第四系东海群。其中平湖组为一套海陆过渡相的含煤建造，平湖组沉积时期长期处于地形平缓、潮汐作用频繁的滨岸沼泽环境，主要为潮坪和受潮汐影响的三角洲沉积 [ 1 ] - [ 6 ]。在开发过程中通过加深评价发现平湖组之下的宝石组，录井显示具有较好的油气显示。宝石组与下伏地层呈不整合接触，下伏地层为中生界花岗岩、火山碎屑岩等形成的潜山。开发井实施后，油藏模式由最初认为的构造油气藏变为岩性油气藏，地质油藏模式发生了大的变化，给后续的开发调整带来了巨大挑战。理清该地区的沉积模式和砂体展布特征，构建与生产动态相吻合的地质油藏模式，对该油田下一步的调整挖潜至关重要。
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user: 2. 小层划分与对比 结合Cyclolog软件层序地层分析结果和地震响应特征，识别出了3个层序界面，自上而下分别为SB1、SB2和SB3，3个层序界面将平湖组划分了2个三级层序。同时，根据岩相特征并结合Cyclolog层序分析结果，在每个三级层序内部识别出一个海泛面，将每个三级层序分别划分为了上升半旋回和下降半旋回两个半旋回。在层序界面和海泛面识别基础上，综合钻井岩性、电测曲线特征、层序发育特征以及地震响应特征，井震紧密结合，将主要含气三级层序进一步细分为了4个准层序，分别对应P10、P11、P12、P13层。同时，在平湖组顶部第一个三级层序底部划分出了一个含气准层序，对应P9层(图2)。 图1. 西湖凹陷构造单元划分 图2. P油田地层连井对比剖面图 P9层：地层厚度35 m~55 m，砂体厚度2.8 m~25.8 m，砂地比7.4%~66.7%，主要岩性为岩屑砂岩，同时发育薄煤层。该层发育两套砂体，中间泥岩隔层稳定分布，可细分为P9-1和P9-2两个小层。 P10层：地层厚度55 m~94 m，砂体厚度0 m~24.5 m，砂地比0%~27%，该层泥多砂少，呈“泥包砂”的特征。主要岩性为岩屑砂岩，泥岩层中夹薄煤层。 P11层：地层厚度61 m~108 m，砂体厚度2.6 m~22.8 m，砂地比2.4%~23.9%，泥多砂少，呈“泥包砂”的特征。主要岩性为岩屑砂岩，泥岩层中夹薄煤层。 P12层：地层厚度62.9 m~91.7 m，砂体厚度0 m~26.8 m，砂地比0%~36.9%，该层砂体整体较为发育，主要岩性为岩屑砂岩，泥岩层中夹薄煤层。 P13层：地层厚度95.6 m~147 m，砂体厚度5.7 m~75.6 m，砂地比5.9%~51.4%，该层砂体较为发育，主要岩性为岩屑砂岩，泥岩层中夹薄煤层。 宝石组：研究区内有6口井钻遇宝石组，但均未钻穿。地震响应特征为低频、弱–中振幅，连续性较好的反射特征，与上覆平湖组差异明显。在岩性上，凝灰岩岩屑砂岩的碎屑组分主要以凝灰岩岩屑为主，含少量的石英和长石，富含石英的岩屑砂岩碎屑组分主要以石英为主，但长石含量小于1%，变质岩岩屑平均含量可达20%，与上覆平湖组岩性差异明显。宝石组地层厚度20 m~100 m，岩性复杂，发育凝灰岩岩屑砂岩和富含石英的岩屑砂岩两种不同的岩石类型。
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user: 3. 沉积特征 3.1. 沉积古地貌特征 古地貌在很大程度上控制了沉积体系类型及砂体的平面展布。古地貌的恢复有多种方法，而在古地貌对沉积的控制方面前人也做了大量研究 [ 7 ] - [ 16 ]。P油田宝石组和上覆平湖组之间没有明显的不整合，没有遭受剥蚀，地层保存完整，其地层厚度基本能够反映经过压实后的古地层厚度，也能够反映出宝石组沉积时的古地貌特征。因此，在本次研究中，根据油田沉积特征主要采用了层拉平技术和古厚度分析方法来恢复和分析古地貌特征。 层拉平地震剖面和古地貌恢复结果显示，宝石组沉积时期的古地貌为呈近四面环海的孤岛特征(图3)。受北东走向边界断层控制，北侧下降盘构造整体偏陡，为陡坡带。南侧构造高部位较陡，向低部位逐渐变缓，为缓坡带，缓坡带上沟梁相间，为主要的碎屑物卸载区。从地震剖面上可以到看到，宝石组向构造高部位逐渐减薄尖灭，构造高点处地层缺失，证明宝石组沉积时期，局部构造高部位作为物源区出露水上。 3.2. 岩石学特征 平湖组岩性主要为长石砂岩和岩屑长石砂岩，矿物成分以石英和长石为主，分选和磨圆较好，成分成熟度和结构成熟较高。宝石组岩性复杂，主要发育两种不同类型的岩石类型，富含凝灰岩屑的岩屑砂岩和富含石英的岩屑砂岩。其中富含石英的岩屑砂岩中平均石英含量67%~70% (图4)，分选好，成熟度高，反映了沉积物被反复淘洗改造，代表强水动力环境(图5(a))。富含凝灰的岩屑砂岩中砂岩组分以不稳定的凝灰岩岩屑为主，同时含少量花岗岩岩屑等其它组分，与出露的基岩岩石组分相吻合，代表近源物源供给特征(图5(b)、图5(c))。 P6井宝石组储层砂岩组分中平均石英含量67%，不含长石，长石含量为0%，变质岩岩屑平均含量19.2%，变质岩岩屑主要为石英岩岩屑(图6(d))，侵入岩岩屑平均含量3%，侵入岩岩屑主要以花岗岩岩屑为主。 P5井宝石组富含石英岩屑砂岩段，石英平均含量70%，几乎不含长石(图5)，17个分析化验样品中 图3. 宝石组古地貌特征 图4. 宝石组岩石组分含量直方图 图5. 宝石组砂岩显微照片 仅有2个样品长石含量大于1%，分别为8%和14%，其它样品长石含量均小于1%，变质岩岩屑平均含量3.3%，侵入岩岩屑平均含量7%，侵入岩岩屑主要为花岗岩岩屑。富含凝灰岩屑砂岩段，主要碎屑组分为凝灰岩岩屑，含量达70%，其成分有具脱玻化或蚀变的玻屑，棱角较发育的石英、长石晶屑、泥岩屑及火山尘埃，其余均为正常的沉积物，分别具有一定的磨圆度的石英、泥岩屑、粘土矿物以及少量的不透明金属矿物，如黄铁矿等。 P3井通过录井资料及岩屑组分分析可知，该井钻遇宝石组砂岩组分主要以不稳定的凝灰岩岩屑为主，同时含有花岗岩等岩屑(图5(c)、图5(e))，同时可见长石和石英，长石晶体中多见微斜长石，代表其来源为深成侵入岩。 P4井水平段同时钻遇两种不同的岩石类型，其中富含凝灰岩岩屑段碎屑组分同P3，富含石英段主要以石英为主，同时可见凝灰岩等岩屑(图5(f))。 P7井和P1井宝石组均钻遇两种不类型的岩石类型，顶部为富含石英的岩屑砂岩，底部为凝灰岩岩屑砂岩。2口井均未取芯或井壁取芯，通过录井岩屑组分分析可知，富含石英的岩屑砂岩组分中主要以石英为主，其次为长石，同时含有凝灰岩、花岗岩等岩屑。另外，P1和P2井钻遇的基底岩性显示为花岗岩和火山碎屑岩。 3.3. 沉积构造 沉积构造是沉积时水动力条件的直接反映，又较少受到沉积后各种成岩作用的影响，故具有良好指相性 [ 17 ] [ 18 ]。通过岩心观察，宝石组岩性主要为灰–灰白色的中厚层中–粗砂岩。沉积构造除发育块状层理外，还发育低角度交错层理和反韵律层理。底部发育冲刷面，见泥砾，局部直立状，分选差，次棱–棱状，代表高能的沉积环境(图6(a)~(c))。宝石组与上覆平湖组的潮坪或受潮汐影响的三角洲沉积岩心特征差异显著，平湖组岩心中常出现的透镜状层理、泥质披覆、生物扰动构造、生物遗迹等具有潮汐影响特征的沉积构造(图6(d)~(f))，这也说明了宝石组与上覆平湖组为不同的沉积环境。 图6. 宝石组、平湖组沉积构造 3.4. 地震相特征 宝石组地层在斜坡带没有明显的反射结构，表现为一低频反射轴。在连续性和振幅方面则表现为连续的、弱–中振幅特征，向构造高部位表现为地层厚度逐渐减薄至尖灭，整体表现为超覆特征，代表基准面不断上升的沉积过程。地层向构造低部位地震反射特征逐渐变为高频、弱–中等连续的反射特征，地层厚度逐渐变大。上覆平湖组高频、较强振幅反射的地震相特征差异明显，体现了两者沉积上的差异(图7)。 3.5. 沉积相及沉积模式 基于宝石组古地貌特征分析，认为宝石组沉积时期古地貌为近乎四面环海的古凸起，局部出露水上。宝石组岩石组分中主要岩屑组分包括凝灰岩岩屑和花岗岩岩屑，其它组分主要为石英和长石，与基底的岩石类型相吻合，因此，认为宝石组沉积时期为一基岩海岸的滨岸沉积环境，物源主要来自于基岩的风化剥蚀产物。综合宝石组的沉积构造、岩石组分以及地震相特征等多种资料分析，认为宝石组属于基岩海岸环境下的滨岸砂沉积(图8)。 图7. 宝石组地震反射特征(B-B’) 图8. P油田宝石组沉积模式图 另外，基于对各井钻遇宝石组岩石组分的分析和对比认为，P油田早期沉积基底可能为以石英岩为主的变质岩，白垩纪时期发生花岗岩的侵入，到晚白垩时期火山作用强烈，顶部形成一套安山质的凝灰岩。晚白垩时期发生构造运动，基底抬升发生剥蚀，一直到始新统时期才开始接受沉积，在构造运动和风化剥蚀的双重作用下，不同井区出露了不同岩石类型的母岩，从而导致不同井区储层岩石学特征的差异。 P13、P12层：P13、P12沉积时期，海平面升降频繁，北侧物源区与目标区之间存在构造低洼带，碎屑物难以越过低洼带到达目标区，供给强度小。受古地貌影响，此时北西方向凸起是主要的物源区，且碎屑供给充足。同时，该时期潮汐作用强，发育了一套受潮汐影响的三角洲沉积，砂体发育，厚度10 m~30 m，砂地比10%~50%。 P10、P11层：P10、P11沉积时期，研究区北侧低洼带进一步被充填补齐，整体地势趋于平缓。该时期，海平面下降，凸起区水体浅，水体能量弱，加之物源区碎屑物供给强度低，主要发育潮坪沉积。岩心上可见透镜状层理、双向交错层理、泥质披覆、生物钻孔、生物扰动等具有典型潮坪沉积特点的沉积构造，薄煤层普遍发育。研究区主要为潮道沉积，呈窄条状，砂体厚度多在1 m~5 m，平均砂地比仅有12.5%，井间连续性差。 P9层：P9沉积时期，研究区北侧低洼带由于填平补齐作用基本被填平，整体地势更为平坦，北侧物源供给充足，发育受潮汐影响的三角洲沉积，砂体发育，平均砂体厚度19 m，平均砂地比48%，井间连续性好。
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user: 4. 油气地质意义 宝石组储层砂体受沉积影响，向构造高部位逐渐减薄至尖灭，因此在构造高部位形成岩性封堵，构造低部位受流体界面控制，宝石组整体为岩性–构造气藏。平湖组发育断鼻构造，构造高部位靠断层封堵。但构造高部位的断层断距仅为10 m左右，难以对天然气形成有效封堵，因此平湖组的断鼻构造圈闭为无效圈闭。基于平湖组储层分布特征和圈闭特征认识，通过储–断–藏耦合分析认为，平湖组因断层侧封问题导致整体成藏条件差。厚度大、连续性好的砂体因构造高部位断层不封堵而难以成藏，均为水层。只有P10、P11层的潮坪相窄小潮道沉积，由于砂体规模小，横向变化快，连续性差，砂体形成岩性封堵，发育岩性油气藏。
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user: 5. 结论 平湖组主要为受潮汐影响的三角洲沉积和潮坪沉积，其中受潮汐影响的三角洲沉积砂体厚度大，分布连片，但圈闭条件差，难以成藏。潮坪沉积以窄小潮道沉积为主，砂体规模小，易于形成岩性油气藏，是平湖组的主要含油气层段。 宝石组地层属于滨岸砂沉积，砂体展布受古地貌控制明显，砂体围绕古凸起呈环带状分布，砂体向北部构造高部位逐渐减薄至尖灭，向构造低部位逐渐相变为海相泥岩。局部沟谷等低洼处砂体厚度大，梁、脊等构造高部位砂体厚度薄甚至缺失。不同井区出露的母岩岩性不同，相应的沉积砂体岩性及物性均有较大差异，其中出露母岩为变质岩或花岗岩井区的沉积砂体成熟度高，物性相对较好。宝石组砂体向陆方向超覆尖灭，形成地层超覆圈闭，是将来的有利勘探潜力区。
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user: 摘要 针对磨溪–高石梯区块灯影组致密碳酸盐岩储层孔隙度难以预测的问题，本文在使用基于MATLAB支持向量机分类模型的储层类型预测方法的基础上，总结四种不同储集类型测井电性参数分布规律及主控电性参数，再根据分布规律划分四个板块以确定回归线走向，最后采用逐步回归法定向多元回归拟合方程分类预测储层孔隙度。以此方法对致密碳酸盐岩孔隙度进行预测，不仅预测更加精确，也能高效地完成预测工作，同时能方便快速地计算出有效储层的厚度及位置，提高产油效率。
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user: 1. 引言 储层预测是储层评价研究中的重要问题，而评价储层的好坏的重要岩石物性指标之一为孔隙度。测井解释研究工作之一就是如何利用现有的岩心样本数据预测并解释全井段的地质属性。概率与数理统计强调用样本特性参数去估计总体特性参数，常用的方法有矩估计、极大似然函数及最小二乘法。但由于试验数据存在一定不可避免误差，如：量具仪器超过额定检校周期、人工数据传递失误等。针对该类情况，在二十世纪初，研究概率与数理统计的相关数学家们总结出了采用置信区间消除残差等方法来控制误差确保估计精度。然而现实存在的误差远超理论误差，为了应对致密碳酸盐岩储层这种非均质性极强的地层，目前测井解释模型已经运用了多种非线性方法，如分段最小二乘法 [ 1 ]、人工神经网络法 [ 2 ]、数值模拟法 [ 3 ] 等。近几年来，许多研究者在支持向量机对于储层的孔隙度预测方面取得了较大的研究成果。乐友喜等 [ 4 ] 在胜利油田某区块应用支持向量机法，以地震波波形作为输入向量，进行了砂体孔隙度和含油性预测，预测结果与已知结果吻合较好。张尔华等 [ 5 ] 在地震属性组合的基础上确定支持向量机模型，进而预测火山岩储层厚，并在实际应用中取得了良好效果。熊晨皓等 [ 6 ] 利用支持向量机方法对珠–坳陷恩平组致密砂岩储层某井进行砂体孔隙度预测，证明了采用粒子寻优法下的支持向量机对实现少量样本分类具有显著的准确性。 由于岩心的取芯和测试费用较高，岩心测量数据一般较少且不连续，针对碳酸盐岩储层复杂的岩石架构下难以寻得合适的方程模型对孔隙度进行预测，故在支持向量机分类的基础上，根据岩心柱结合测井成像图片确定储集类型并取样，其后进行样本训练及全井段预测，确定沿深度方向岩层的各储集类型。通过对比分析各类储层电性特征，根据不同岩石的储集类型定向建立多元回归方程对孔隙度进行预测。 川中北部磨溪–高石梯地区是四川盆地天然气的主要产区，其主力储集层为震旦系灯影组和寒武系龙王庙组，其中龙王庙组厚度受古地貌影响显著，呈北西偏薄、南东偏厚的特征，岩石类型主要有砂屑白云岩、残余砂屑白云岩以及细–中晶白云岩。这些岩石的裂缝、孔洞比较发育，具有良好的储层发育条件，为油气的形成奠定了基础。震旦系灯影组的沉积厚度较大，分布范围较广，主要发育浅灰色微–粉晶白云岩、藻白云岩，其中灯二段和灯四段均为良好的含气层系。储层岩石结构主要以中白云岩为主，孔隙度分布在10%~20%，储层间的非均质性较强 [ 7 ]。
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user: 2. 原理分析 2.1. 基于MATLAB支持向量机分类(LIBSVM)应用 MATLAB与Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多。同时也可用MATLAB软件便利的调用各种工具箱，如：神经网络工具箱、曲线拟合工具箱及支持向量机等 [ 8 ]。 如果我们在低维空间里找不到一个线性分类面把样本分开，支持向量机就为我们提供了一个思路：将数据从低维空间映射到高维空间后，就很可能使得这堆数据线性可分。比如说，我们要在猫科动物这个特征很局限的“低维空间”里去分猫和老虎，是比较困难的，因为他们很多特征比较相近。但是，如果我们有了更多的参考依据，从生物界的视角，即一个“高维空间”再去区分猫和老虎，我们就有了更多的理由来做出科学的辨别。 2.1.1. 调用MATLAB支持向量机分类器(LIBSVM)相关函数 可先通过安装MATLAB支持向量机分类器(LIBSVM)安装包 [ 9 ]，对样本进行训练及其后的预测需调用下列函数： model = svmtrain ( train_label，   train_matrix，'libsvm_options' ) (1) 式中，train_label——训练集样本标签(储集类型)； train_matrix——训练集样本； model——待训练模型； 'libsvm_options'——其他参数选项。 [ predict _ label ， accuracy ] = svmpredict ( test _ label ， test _ matrix ， model ) (2) 式中，test_label——测试集样本标签(储集类型)； test_matrix——测试集样本； model——已训练好的模型； predict_label——预测后样本标签； accuracy——预测准确度。 2.2. 基于MATLAB定向回归拟合原理 在统计学中，回归分析(regression analysis) [ 10 ] 指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。按照自变量和因变量之间的关系类型，又可分为线性回归分析和非线性回归分析。广泛的应用于各项研究。针对有时样本过于离散，无论是采用单元线性回归还是多元线性回归，其决定系数R 2 值依旧不理想，针对该类现象，通常的做法是删除残差较大的样本点，重新拟合回归方程，进而获取较大的R 2 值。由于该类办法的随机性较大的削减了样本真实性，造成样本失真，进而影响了预测效果。基于前人的研究上，经过大量的试验与数据论证，开发定向多元回归分析处理该类问题。 2.2.1. 定向多元回归分析原理 最小二乘法定义不同的样本集具有唯一且单一的回归方程使其决定系数R 2 值达到最大，但往往“最优方程”却不能得到“最优解”，其原因多重各样无法臆测。需要人工反向修正以修订正确的拟合方向，得到更合理的预测结果。对于样本集合： X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x i } ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (3) 对于各样本的不同属性参数可用矩阵P表示： P = [ p 1 ， p 2 ， ⋯ ， p i ] ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (4) 选取两个主控因素进行二维平面散点图分析，可调用MATLAB绘图plot函数 [ 11 ] 进行绘制： plot ( x ， y ， ' r . ' ， ' MarkerSize ' ， 15 ) (5) 通过MATLAB ginput()函数 [ 12 ] 可以方便快捷的在图上选取两个坐标点并获取坐标点数据，再根据两数据点坐标确定直线方程： f ( x ) = k x + b (6) 根据直线方程删除偏离该直线附近的样本点，最后获取定向回归目标样本集其代码如下： { f o r i = s i z e ( y i ， 1 ) : − 1 : 1 % 删 除 偏 离 样 本 点 i f a b s ( y ( i ， 1 ) − y i ( i ， 1 ) ) > = r i n t y ( i ， : ) = [ ] ; % 删 除 偏 离 y 坐 标 x ( i ， : ) = [ ] ; % 删 除 偏 离 x 坐 标 S J ( i ， : ) = [ ] ; % 删 除 样 本 数 据 e n d e n d (7) 式中，rint——为残差容许区间，经过大量试验，取1~1.5为最佳。定向拟合如图1所示： 图1. 定向拟合过程图 最后根据定向拟合获取的样本进行多元线性回归拟合，最终确定最优回归方程 [ 13 ]。 f ( x ) = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + β 3 x 3 + β 4 x 4 + ⋯ + β i x i ，   ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) (8) 式中， β i ，   ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) 为回归系数。
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user: 3. 孔隙度预测过程 3.1. 数据标准化 由于少部分井测井原始曲线获取条件的差异，不同井测井仪器型号不统一，仪器操作人员的熟练程度不同以及井下环境不一样等因素，使得各井相同的地层、相同的岩性在同种测井曲线上的响应值具有一定的系统误差，这些差异会直接影响到测井储层参数的计算精度，给储量参数的准确计算带来一定的不确定性，要消除这些非地质因素的影响，使测井资料更真实地反映地层的实际情况，有必要对测井数据进行标准化，避免在之后的预测工作中陷入“失之毫厘，差之千里”的困境，针对不同井测井曲线深度不一致等问题，采用线性内插归一化的方式矫正。本文通过MATLAB 2018a软件编程实现对GR、DT、DEN、CNL、RT等测井曲线的批量标准化及调用interp1函数 [ 14 ] 进行深度值线性内插预处理。 3.2. 样本分类与预测 3.2.1. 储层的分类 本文结合岩心样本，选择具有取心资料的测试进行物性分析，结合成像测井 [ 15 ] 分别确定出这些典型层位的物性特征，在此基础上总结出了各类产层的孔隙度大小及储集能力。根据上述方法，可将A地区灯二段储层按照储集物性的好坏依次分为I、II、III、IV四类储层，各类储层的划分标准如表1所示。 Table 1 Reservoir classification and evaluation table of Denger formation in area 分类 储集空间 成像测井响应 储集类型 储层评价 I 溶蚀孔洞为主要储集空间， 裂缝为主要渗流通道 串珠状较大的暗色斑点成群、 成带发育，非定向分布高导裂缝发育。 裂缝–孔洞型为主， 其次是孔洞型 好 II 溶蚀孔洞为主要储集空间 暗色斑点成层性分布和成群分布。 孔洞型为主 较好 III 孔隙为主要储集空间，裂缝为主要渗流通道 暗色小斑点星点状分布， 水平层理缝为主。 裂缝–孔隙型为主 差 IV ①孔隙为主要储集空间，裂缝不发育 ②孔隙不发育，裂缝既是储集空间也是渗流通道 亮色为主，偶见小黑色斑点。 孔隙型、裂缝型为主 非 表1. A地区灯二段储层分类评价表 其中I类为在自然开采条件下能够获得较好产能的储层；II类为自然开采条件下基本能够获得工业产能的较好储层；III类储层在自然开采条件下不能达到工业的差储层；IV类储层为含油性很差的非储层。 3.2.2. 样本选取及储集类型预测 将磨溪–高石梯13口重点井灯二段的960个实测岩心样本依据照表1分为四类。各类样本分布较均匀，随机选取其中的70%作为训练样本，剩下的30%样本作为测试样本，模型样本与训练样本的分配如表2所示。 Table 2 Sample distribution of Denger formation in area 储层分级 I II III IV 训练样本数 28 137 247 227 测试样本数 2 9 124 186 表2. A地区灯二段样本分配表 所有样本数据根据测井响应识别的原则，选取代表地层特征的3个参数，其中GR为伽马，DT为声波，CNL为中子密度。本次建模使用MATLAB 2018a支持向量机(LIBSVM)用训练后的模型对13口重点井进行了储集类型预测。 3.2.3. 预测结果分析 最终训练报告显示，样本集预测正确率为96.36%，测试集预测正确率为92.33%。根据预测结果，通过对储集类型电性参数的分析发现不同储集类型对DT声波时差有显著的相关性。其结果如图2所示。 图2. 磨溪区块储集类型DT值分布图 通过对比各类样本的储集类型声波值分布区间，可以明显的划分出各类储层的差异及特征。通过整理得到结论如表3所示： Table 3 Characteristics of acoustic value of each reservoir type in the Denger formation in Moxi are 储层分级 I II III IV DT值分布区间 >48 46~48 44~46 <44 表3. 磨溪地区灯二段各储集类型声波值分布特点 3.3. 定向拟合及孔隙度值预测 在储层类型划分的基础上，确定以声波值为主控因素的前提下，采用逐步回归法 [ 16 ] 对孔隙度进行预测，对不同储集类型分别建立不同回归方程定向拟合，并预测孔隙度。 3.3.1. 定向拟合 选取磨溪区块A、B、C井共计样本362个，孔隙度值分布在5%~13%，声波值分布在43~51 μm/ft，并根据前叙述结论各储集类型声波值的划分特点，分区块定向拟合(图3)并建立回归方程。 图3. 储集类型定向拟合效果图 3.3.2. 回归方程的确定 在定向拟合的基础上，新确立4类样本，其中I类样本13个，II类样本14个，III类样本154个及IV类样本194个，在此基础上进行逐步回归法建立回归方程对孔隙度进行预测，各类回归方程如下： Ф I 类 孔 隙 度 = − 93.9908 + 2.2291 × D T + 0.052796 × C N L ，   ( R 2 = 0.8729 ) (9) Ф II 类 孔 隙 度 = − 19.4736 + 0.57656 × D T + 0.1964 × C N L ，   ( R 2 = 0.7045 ) (10) Ф III 类 孔 隙 度 = − 12.6027 + 0.33216 × D T + 0.061172 × C N L ，   ( R 2 = 0.6839 ) (11) Ф IV 类 孔 隙 度 = − 5.4316 + 0.14886 × D T + 0.054769 × C N L ，   ( R 2 = 0.8523 ) (12) 试中， Ф 为孔隙度； DT (μm/ft)为声波时差； CNL (%)为补偿中子。 3.3.3. 预测结果 在分类对该区段全井储层孔隙度进行预测后，通过分析孔隙度值的分布区间，作如图4直方图。 从直方图可得出，I类储层孔隙度主要分布在8%以上，II类储层主要分布在4%~8%，III类储层主要分布在2%~4%，IV类储层主要分布在2%以下，预测效果良好。 图4. 各储集类型预测孔隙度分布图 3.4. 预测效果 根据4类回归方程分别对4类储集类型的孔隙度进行预测，并将B井灯影组在Resform软件中成图，可以得到储层类型的测井解释图如图5所示。 图5. B井灯二段储层类型预测图
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user: 4. 结论 1) 支持向量机具有显著的分类能力，在样本较少的情况下能够精确度较高地进行预测。 2) 定向多元线性回归在应对碳酸盐岩储层等非均质性极强的预测工作较实用，同时有效地解决了样本数据人工误差等问题。 3) 单只依照声波曲线值分布特征无法明确地划分II类储层与III类储层，还需进一步分析其他电性参数对划分II类储层与III类储层的贡献率。 4) 该预测方法建立在MATLAB 2018a软件编程基础上，结合Excel VBA进行统计分析绘图，全程自动化实现，将MATLAB数据处理功能与Excel的绘图功能相结合，实现统计分析绘图的自动化和批量化，将烦琐、机械的绘图工作解放出来，提高工作效率和质量。同时该程序操作简单灵活，实用性强。
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user: 1. 引言 前人已通过常规的生物标志化合物油源对比技术对鄂尔多斯盆地下组合油藏组做过相关的研究，鄂尔多斯盆地延安地区下组合发育长7~长10多套油层组，其中延安地区长7油层组中以储油为主的长7 2 和7 1 油藏中的原油主要来源于长7 3 中的“张家滩”页岩 [ 1 ]。南部吴堡地区长8致密砂岩中的油源主要来自于上覆长7 3 烃源岩、长8内部烃源岩和长9顶部烃源岩 [ 2 ]。长9储层的油气来源则具有争议，其核心焦点在于是否有来自长7烃源岩的注入，有人认为该区长9储层原油来源于长7“张家滩”油页岩和长9“李家畔”油页岩的共同贡献 [ 3 ]；也有人认为志丹地区长9储层油源主要来源于长9烃源岩，而无长7烃源岩的混入 [ 4 ] [ 5 ]。而对该区长10油层组中油气的来源，不同的学者研究得出了不同的结论，具有较大的争议性，其核心焦点在于长7、长9和长10那一套烃源岩供烃。有观点认为陕北志丹地区长10原油来自长7优质烃源岩 [ 6 ] [ 7 ]；长9烃源岩为长10油藏的主力烃源岩，长7烃源岩也有贡献，但作用有限 [ 8 ]；长10原油主要为长9烃源岩贡献，长10烃源岩有一定贡献 [ 9 ] [ 10 ]。由此可以看出，对于志丹地区延长组下组合各油层组中的油气来源问题，目前还没有统一的认识，因此，有必要对该地区延长组下组合的油气来源做一个系统的、精细的分析，弄清各油层组主要的油气来源贡献。 图1. 研究区及样品位置分布 近年来，随着鄂尔多斯盆地石油勘探的逐渐深入，发现在延安地区延长组的下组合地层中发育有长7、长9和长10这3套有效烃源岩，3套烃源岩的存在使得长8、长9和长10原油的来源问题成为研究的焦点 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。前人在该问题上已经做了大量的、卓有成效的工作，但是得出的结论存在很大争议。目前关于造成研究区延长组下组合油源对比结果存在较大分歧的主要原因：1) 湖相油源本身的复杂性，研究区存在长7、长8、长9、长10四套烃源岩，且均属于延长湖沉积期形成的，本身之间的地球化学特征就差别不大；2) 研究手段的单一性，主要运用地球化学指标进行油源对比，缺乏一些辅助的手段提供佐证。随着现代测试技术的进步，原油中可以检出的微量元素种类日益增多，目前已从石油中鉴定出大约80多种微量元素。原油中这种微量元素地球化学组成种类众多的特点为应用其开展油源对比研究奠定了良好基础。据此，一些学者通过统计归纳分析，并与常规有机地球化学研究结果相互对比，寻找判识原油成因类型和油源对比的指标。生油岩有机质中含有一定量的微量元素，其生成的油气可继承有机质及其沉积成岩环境中特有的微量元素组成，其中的某些微量元素组成像指纹一样记录了母岩的遗传信息，而且不易因油气运移、油藏破坏、氧化和生物降解作用而变化 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。在面对复杂油气运聚，几乎所有常见有机地球化学指标参数发生无规律变化时，原油中微量元素分析是油源对比的重要补充手段 [ 17 ]。 本文在调研前人关于长9~长10成藏地质条件、油源及有机物微量元素等方面研究成果的基础上，采用生物标志化合物和微量元素综合研究对研究区的油源进行精细对比，以期弄清不同区块、不同层位原油的来源。由于各地区沉积环境及所经历地质过程的差异，其原油中微量元素的分布及含量存在明显差异，因此，在进行原油类型划分时，首先应选择含量较高、差异相对明显且主要指示原始沉积环境的微量元素作为典型指标。
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user: 2. 样品采集与分析 为了开展研究组延长组下组合油源精细对比，本次研究共采集烃源岩样品21个(其中长10泥岩5个，长9泥岩6个，长7烃源岩10个)，油砂样品11个，原油样品22个，样品信息见表1，分布见图1。对各类型的样品进行了粉碎、抽提、分离、饱和烃生物标志化合物、沥青质中的微量元素相关实验分析。 Table 1 Collection information table of mud shale， oil sand and crude oil sample 序号 井名 层位 深度(m) 岩性 序号 井名 层位 深度(m) 类型 序号 井名 层位 深度(m) 类型 1 G68 长10 1901 泥岩 19 G135 长9 1880.95 泥岩 37 G14~22 长10 1718 原油 2 G34 长10 1828.1 泥岩 20 W107 长9 2089.3 泥岩 38 G16~23 长10 1717 原油 3 Q132 长10 1928.9 泥岩 21 W24 长9 762.42 泥岩 39 S103 长7 1840~1842 原油 4 G36 长10 1736.9 泥岩 22 G135 长9 1975.5 油砂 40 S107 长7 1849~1851 原油 5 G83 长10 2141.88 泥岩 23 G20 长8 1969.7 油砂 41 S85 长8 2081~2085 原油 6 G77 长7 1335.42 泥岩 24 G25 长9 2046.4 油砂 42 S117 长8 1840 原油 7 G135 长7 1852.35 泥岩 25 G68 长8 1696.8 油砂 43 S15 长8 1761~1765 原油 8 B407 长7 2021.2 泥岩 26 G76 长8 1449.25 油砂 44 S154 长8 1748~1752 原油 9 B516 长7 2078.34 泥岩 27 G83 长9 2028 油砂 45 S114 长8 1793~1797 原油 10 B212 长7 2041.56 泥岩 28 G83 长10 2032.16 油砂 46 S101 长8 1757~1760 原油 11 B27 长7 2554 泥岩 29 G84 长8 2103 油砂 47 S112 长9 1986.5 原油 12 B417 长7 2165.35 泥岩 30 G89 长10 2114.45 油砂 48 S616~639 长9 2037.7 原油 13 H320 长7 2868.08 泥岩 31 Q125 长9 1619.91 油砂 49 S16 长9 1723~1727 原油 14 T211 长7 1624 泥岩 32 Q22 长8 1427.32 油砂 50 S141 长9 1871.5 原油 15 H25 长7 2271.53 泥岩 33 Q128 长8 1619~1621 原油 51 S116 长9 1969~1971 原油 16 G52 长9 1656.45 泥岩 34 Q133 长9 1677~1680 原油 52 S99 长10 1912~1914 原油 17 Q22 长9 1481.35 泥岩 35 Q125 长10 1712~1714 原油 53 S610~613 长10 2116.05 原油 18 G66 长9 1658 泥岩 36 G16~22 长10 1785 原油 54 S175 长8 2141~2145 原油 表1. 泥页岩、油砂和原油样品采集信息表 2.1. 烃源岩及油砂抽提及原油分离 首先，烃源岩样品和油砂样品粉碎至100目，防止微量元素分析时样品受到污染，本次碎样用碳化钨锅进行碎样，将碎好的烃源岩和油砂样品用索氏抽提法进行抽提。其次，对原油及泥岩抽提物样品进行族组分分离，具体方法如下：首先用正己烷沉淀出沥青质后，用氧化铝/硅胶柱进行分离；饱和烃和芳烃馏分分别用正己烷 + 苯冲洗，非烃馏分用乙醇冲洗；氯仿沥青“A”中的沥青质用正己烷沉淀后，分离出饱和烃，见流程图2。 图2. 样品分离流程图 2.2. 样品测定 饱和烃使用安捷伦科技有限公司6890N-GC/5973N-MS进行分析。分析条件：炉温初始温度80℃，以4℃/min程序升温至290℃，恒温30 min；色谱进样口离子源温度为280℃；载气为高纯氦(99.999%)；载气流量1.2 mL/min；弹性石英毛细管柱为美国HP-5 (30 m × 0.25 mm × 0.25 μm)；无分流进样；使用全扫描模式和选择离子模式进行检测；进样量：1微升。MS条件：离子源为EI源；离子源温度230℃；四极杆温度150℃；离子源电离能70 eV；质谱与色谱接口为280℃。谱库使用美国NIST02L谱库。 微量元素分析ICP-MS 7500a电感耦合等离子体质谱仪(美国Agilent公司)：利用调谐液调谐ICP-MS各项指标，使仪器灵敏度、氧化物、双电荷、分辨率等指标达到测定要求。仪器RF功率1350 W，采样深度6.80 mm，采样锥(Ni)孔径1.00 mm，截取锥(Ni)孔径0.80 mm，等离子体气流速16.0 L/min，辅助气流速1.00 L/min，载气流速1.12 L/min，样品提升速率1.00 mL/min，定量分析模式，单位质量数采集点数为3，驻留时间30 ms，数据采集重复次数3次，积分时间0.1 s。
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user: 3. 烃源岩类型划分 由于研究区存在长7、长9已经证实了的烃源岩 [ 6 ] - [ 12 ]，对加之长10烃源岩，三套烃源岩均属于延长湖泊沉积而成，因此，烃源岩的沉积环境趋于一致，且这三套烃源岩均距离长8、长9、长10储层较近极易形成混源。前人关于研究区延长组下组合烃源岩的重排藿烷、伽马蜡烷，Ts/Tm比值，C 30 ＊ /C 30 藿烷比值，C 29 Ts/C 30 藿烷等生物标志化合物参数均未取得很好的油源比效果。本次利用C 27 ，C 28 ，C 29 重排甾烷判识油源。 通过对烃源岩样品饱和烃的C 27 DiaH、C 28 DiaH、C 29 DiaH三角图可分为五种类型，长7湖盆中心的优质烃源岩、研究区内的黑色泥岩，生油母质类型以低等水生生物为主；长9吴起地区黑色泥岩、西河口和顺宁地区黑色泥岩，其生油母质类型以高等植物为主；长10研究区黑色泥岩，其生油母质类型以陆源高等植物为主(图3)。 图3. C 27 DiaH、C 28 DiaH、C 29 DiaH烷烃源岩类型划分三角图