DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 聚类模型 2.1. 聚类算法综述 聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，提出了许多聚类算法。这些算法可以被分为划分算法、层次方法、基于密度方法、基于网络方法和基于模型方法 [ 9 ]。 为了满足第一个要求，即“被划分的区域不会重叠，没有相互之间覆盖”，我们必须确定每一个点对某个点群的唯一归属关系，即一个点只能属于某一个点群，而不能同时属于多个点群，这样我们就必须使用一种确切的划分聚类方法，即排他聚类。最常用的排他聚类方法是K-Means方法 [ 10 ]。 因为第二个要求，即“同一区域之间的个体相对集中，这样每一个快递员运送物资时，不会花过多时间在路程上”，要求我们划分的区域尽可能泾渭分明。这一点没有算法上的保证，但是通常来说，K-Means聚类算法出事聚类中心的选择对最后的结果有很大的影响。 第三个要求，即“每一区域的外卖员数量大致相等”，是难点所在。原始的K-Means聚类算法中并不包含节点的“权重”概念，只是简单地根据给出点集的聚集特性来分块，因此并不会保持各个聚类中点的个数的均衡，更不是和用来对带权重的点进行聚类。但在后面我们会看到，通过对原始的K-Means进行改进，我们可以克服K-Means聚类的这种不足。 2.2. K-Means算法 K-Means算法首先随机地在N个对象中选取k个数，作为初始聚类中心(即把N个对象分为k个簇)，采用距离作为相似性的评价指标，认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。相似度通过一个簇中对象的平均值来计算。然后按照最小距离原则，讲N个对象划分到不同的簇中。最后不断迭代计算聚类中心和调整各个对象的勒边，最终使得每个对象到其判属的聚类中心的距离的平方和最小。步骤如下： (1) 在N个对象中随机选取k个数作为初始聚类中心，即 c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c k ； (2) 将N个对象按最小距离原则找到离它最近的聚类中心 c i ，并将其划分到 c i 所标明的簇中； (3) 计算每个簇中对象的均值，并且该均值作为该簇新的聚类中心，即 c k = 1 n ∑ i = 1 n X i ( k ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K ； (4) 重复(2)~(3)步，知道没有对象或很少的对象被分配到不同的簇中。 流程图如图1所示。 图1. K-Means算法流程图 2.3. K-Means算法的Python代码 K-Means算法的Python代码如图2所示。 图2. K-Means算法Python代码 从代码可以看出，原始的K-Means实现中，所有点都是二维数据，即只有两个坐标向量，没有其他参考，其他的信息都被完全忽略了(节点的权重没有参与节点聚类和再聚类过程)。以下是使用原始K-Means聚类对于一个模拟的少量节点的聚类结果。 2.4. K-Means算法的代码结果 取k = 10，使用Matlab根据分类标准作图(图3)。 图3. K-Means聚类结果 可以看到，聚类效果较好，但郊区因为点单人数相对较少且分散，因此区域较大，这些部分可以人为进行更细致的分类。这是因为普通的K-Means算法并不考虑聚集之间的均衡性，因而虽然适合用来做识别，但在具体的划分应用上，特别是在定量定比的划分上，用处不大。 计算训练集中所有观测到最近质心的平方距离之和，得到 D i s = 2.8902 。
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user: 3. 改进的K-Means算法 3.1. 改进的基本思路 原始的K-Means聚类算法没有将节点的权重参与到聚类划分的过程中去，完全无视节点权重。我们需要一种聚类方法，从聚类出事时即开始考虑权重的影响，并且将权重作为一种自发调解聚类大小的工具。 如何将节点权重这一因素考虑到划分中来呢？我们先思考一下划分的实质：判断一个点属于哪一个聚类点集的依据是，依次比较该节点到这些点集中心的聚类然后选取最近的距离，将其加入那个点集。在做距离比较的时候，我们采用的比例是1:1，对于点 d i ，其到聚类 C k 中心 的划分距离为： d i = ( x k − x i ) 2 + ( y k − y i ) 2 现在我们假设在做距离比较时不再采用1:1的比率，而是采用和权重有关的度量方式，对于点 ，其到聚类 中心 c k 的划分距离为： d i = ( x k − x i ) 2 + ( y k − y i ) 2 weight ( C k ) γ 其中， weight ( C k ) 是对点集集合 C k 求其总权重。 γ 是衰减权重。可以看到，当 γ = 0 时，上式和普通聚类的划分距离公式其实等价；当 γ > 0 时，总权重越大的聚类对于点的“引力”的“折扣”越大，因而总权重约小的聚类，越有希望在下一次的聚类划分中得到新的点。 可以将不考虑权重的K-Means聚类认为是权重衰退系数为零的Weighted K-Means聚类。 3.2. Weighted K-Means算法描述 至此完整阐述心的聚类方法，即Weighted K-Means划分算法。 算法首先选择k个对象，每个对象代表一个初始的聚类质心。对于其余的每一个对象，根据该对象与各聚类质心的距离，把它们分配到与之最相似的聚类中。在以上过程中因为初始聚类尚未形成，我们按照 γ = 0 来进行划分。然后计算每个聚类的权重质心。 即对于由具有权重 和坐标 ( x ， y ) 的n个二维带权点组成的点阵集合 C k ，我们计算出其带权质心来。 x k = ∑ i = k 1 k n x i w i ∑ i = k 1 k n x i ， y k = ∑ i = k 1 k n y i w i ∑ i = k 1 k n y i 然后计算出该聚类的总权： w k = ∑ i = k 1 k n w i 重复以上过程，直到对于每个点集，都求出其带权重心以及总权重来。 接下来对于全部的点进行重新聚类，因为在(1)中我们已经计算得到了初始聚类点群，因此从这步开始我们进行带权划分。计算带权距离： 得到 d i 1 ， d i 2 ， ⋯ ， d i k 共k个带权距离，取最小值 d i f ，将点 d i 加入划分聚类 d f 。 对所有点进行同样的划分。 用(1)中的方法重新计算每一个聚类的带权聚类重心和总权重。 重复上述过程(2)和(3)直到聚类收敛。 流程图如下：(图4) 图4. Weighted K-Means算法流程图 3.3. Weighted K-Means算法的Python代码 因篇幅问题不予列出，详见附录。 可以看到，聚类过程分为两部分：一开始没有关于权重的信息时，我们使用等权方式划分；从第二次聚类开始，已有前次聚类的结果，因此可以计算权重重心并使用不等权的划分。 3.4. Weighted K-Means算法的代码结果 取k = 10，使用Matlab根据分类标准作图(图5)。 可以看到，聚类效果较好，郊区因为点单人数相对较少且分散的问题得到改善，需要人为进行更细致的分类部分变少。这是因为改进后的Weighted K-Means算法考虑了聚集之间的均衡性，因而虽然适合用来作识别，但在具体的划分应用上，特别是在定量定比的划分上，用处不大。 计算训练集中所有观测到最近质心的平方距离之和，得到 比改进前的方法有明显进步，可以说明该方法效果好。
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user: 4. 结论和展望 K-Means算法作为聚类分析经典的方法之一，对大型数据集的处理效率较高，尤其是对样本分布呈现类团聚状时，可以达到很好的聚类效果。但是作为一个NP问题，它对初始聚类中心的选择以及k值的大小的确有很大的依赖性，在一定程度上限制了K-Means算法的实际应用能力。 图5. Weighted K-Means聚类结果 不幸的是，通常的K-Means聚类方法对于含有权重的二维坐标点集的分类束手无策，这导致了K-Means方法在使用上有着很大的局限性。因此本文尝试通过对算法的改进，达到加入权重信息的目的。 本文通过K-Means和Weighted K-Means算法分别对上海外卖员接单数据进行分类，处理了上海市外卖接单信息，最终给出合理可行的外卖员接单区域的划分。并进行了对比研究，结果发现Weighted K-Means聚类方法不仅能够很好地参考点的权重信息，并且在实际运用中，使得分类结果更加有效。通过上述聚类方法的实现，本文也成功给出了一种全新的划分外卖接单区域的方法，并优化现有外卖模式、提升外卖效率以及顾客满意度。 然而，K-Means聚类算法具有很好的伸缩性，但是对于聚类初始点的选择很挑剔。良好的初始节点选择算法，对于提高聚类收敛效率，获得合理的收敛结果有很重要的意义。然而因为研究水平有限，无法对随机选取初始聚类点这种并不合适的方法进行改进。 另外的一个问题存在于聚类收敛性上。以上实验没有碰到聚类无法自然收敛的情况，而在实际中，聚类无法收敛的点集虽然极其少见，但依旧存在。
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user: 摘 要 在大数据背景下，为提高评价土壤中重金属污染的效率，引入机器学习中的随机森林算法。本文以欧洲表层土壤为例，建立Random forest模型，对As、Co、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn 7种重金属的污染程度进行分类；然后通过加入核主成分分析对模型进行改进，建立KPCA-Random forest模型，并从分类精度和运行时间两个维度上进行对比。结果显示：改进后模型的分类精确度由93.41%提高到94.67%，运行时间从12.530601 s缩减到9.437811 s。最后本文对建立的随机森林模型的优缺点进行了评价，并提出今后的研究方向。 关键词 :随机森林，节点分裂算法，核主成分分析，重金属污染 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着技术发展的不断加快和人们对土壤质量的关注，目前土壤质量问题越来越受到人们的重视 [ 1 ] [ 2 ]。传统的土壤质量评价方法是基于大量人力物力，从采样到室内分析，人们几乎要参与到各个方面，如果仅仅靠手工来做分析，那无疑是最耗时的。随着实验设备的不断改进，产生了大量的数据，这就需要快速的分析和产生结果。因此，引入机器学习并合理参考相关成熟算法来解决地学中的相关问题是非常重要的 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。目前关于土壤重金属污染的研究主要还是基于传统的地质统计学方法，包括地累积系数法、富集系数与变异系数、多重分形、相关分析等。 随机森林是利用多棵决策树基于统计学对样本进行训练，提炼出某种规则，并将该规则用于预测的一种组合分类器，已成为在面临分类问题上，可以优先选择的算法之一。Scarpone等人提出了一种使用随机森林分类器和遗留土地数据定位加拿大不列颠哥伦比亚省南部山地景观中EB区域的方法，与传统的土地覆盖图相比，使用射频模型后，电子地图的精确度从48%提高到88% [ 6 ]。到目前为止，随机森林算法已经被广泛用于生物信息学、生态学、遗传学、环境监控、金融学、遥感地理学等众多领域，却很少应用在重金属检测方面。本文引入随机森林算法，以欧洲地区为例，对该地区的表层土壤中重金属含量进行了分类预测，为了说明研究结果的合理性，最后采用C-A多重分形方法进行验证和对比。
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user: 2. 方法 随机森林属于一种集成方法，首先训练出多个模型，这些模型之间相互独立，然后把这些模型产生的结果放在一起，得票最多的为最终的预测结果 [ 7 ]。“森林”之意来源于随机森林包含多个相互无关联的决策树。该方法优于传统统计学方法的地方在于不需要事先了解或假设数据的分布情况，而且克服了决策树这种单分类器过度拟合和局部最优解的问题，同时也是一种非参数的模式识别分类方法，可以应用于大部分的数据分类场景。如果数据是高维的，那么随机森林在学习速度、抗噪音能力、预测精度上的优势就越发明显。 2.1. 集成学习方法Bagging Bagging获取训练集的方式是通过自助采样的方法(bootstrap sampling)，按照随机原则，每次在大小为n的原始集合中获取m个样本，而这m个样本中可能含有多次被取到的样本i，同时也可能样本j永 远都没被取到 [ 8 ]。样本在m次采样中始终不被采集到的概率为 ( 1 − 1 m ) m ，取极限可得： lim m → ∞ ( 1 − 1 m ) m → 1 e ≈ 0.368 (1) 由公式(1)可知，通过Bagging方式得到的训练集与原始集合相比，有63.2%的重复率。这种有重复性的选取样本的方法可以增加各个学习器之间的差异性，使每个学习器之间尽可能的相互独立，那么组合起来的学习器在泛化能力上有更好的优势。 Bagging的算法步骤如下： 第一步：输入训练集 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x n ， y n ) } ，弱学习算法L；训练次数T。 第二步：输出最终分类器 G ( x ) 。 对 m = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ：首先用bootstrap sampling对集合T选样，得到集合 T m ；然后再次使用该方法得出训练集 T m 、学习基本分类器 G m ( x ) ，最后得出最终分类器 G ( x ) 。 G ( x ) = arg max y ∈ γ ∑ m = 1 T I [ G m ( x ) = y ] (2) 2.2. 构造决策树 本文在生成决策树时利用ID3算法。 ID3算法选择熵作为寻找分裂特征的指标，每个节点会选择导致最大熵降幅的特征用于分裂，熵的减少量称为信息增益 [ 9 ]。计算过程如下： 1) 计算每个节点在分裂前的熵： Entropy ( T ) = − ∑ i = 1 c P i log 2 P i (3) 其中， P i 表示特定目标类别 在总样本量中的占比。 2) 根据特征A将数据集T分裂为k个子集后的熵： Entropy A ( T ) = ∑ j = 1 k [ T i T • E n t r o p y ( T j ) ] (4) 其中， | T i | | T | 代表第 j 个划分的权重，划分的纯度随着 Entropy A ( T ) 的减小而强。 3) 由公式(11)和公式(12)可得出信息增益： Gain ( T ， A ) = Entropy ( T ) − Entropy A ( T ) (5) 其中， G a i n ( T ， A ) 表示信息增益。 2.3. 构造随机森林 详细步骤如下所示： step 1：假设含N个样本的数据集 T ，采用有放回随机抽样的方式再次组成一个大小为N的集合 T i 。 step 2：假设每个样本具有M个属性，随机选取m个属性(m < M)，根据构造决策树的原理，通过比较选择最佳属性作为分裂节点在不进行剪枝的情况下递归生成一棵决策树。 step 3：重复步骤1、2中决策树构造过程，形成多棵相互独立的决策树，从而构成随机森林。
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user: 3. 实例研究 3.1. 数据来源 本文以欧洲表层土壤为研究对象，数据源于地球化学基准值填图计划 [ 10 ] ，采样按照全球参考网格(GRN)，每个网格大小是160 km × 160 km，每有5个采样点，共计773个样本。样本点分布在整个欧洲(见图1)，包括25个国家(见表1)。为保证数据的一致性和避免实验室之间存在分析偏差，所有样本均在同一实验室测量，同一种元素在同一实验室用同一种方法分析。 图1. 欧洲土壤采样点分布 Table 1 Statistics of sampling sites in European countrie 序号 国家 样本量 1 阿尔巴尼亚 2 2 奥地利 15 3 比利时 5 4 瑞士 9 5 捷克 10 6 德国 72 7 丹麦 5 8 西班牙 52 9 爱莎尼亚 11 10 法国 116 11 芬兰 65 12 希腊 41 13 克罗地亚 13 14 匈牙利 14 15 意大利 47 16 爱尔兰 7 17 立陶宛 15 18 拉脱维亚 8 19 荷兰 7 20 挪威 58 21 葡萄牙 19 22 波兰 55 23 斯洛伐克 15 24 瑞典 51 25 英国 60 表1. 欧洲各国采样点统计 3.2. 数据预处理 为了利用随机森林算法训练数据，根据国际土壤重金属含量标准，将原始数据分为四个层次(见表2)。 Table 2 Classification criteria of heavy metals in top soils under international standards (mg/kg 重金属 级别 一级 二级 三级 四级 As <29 29~55 >55 - Cr <100 100~380 >380 - Cu <36 36~190 >190 - Pb <85 85~300 300~530 >530 Ni <35 35~60 60~210 >210 Zn <140 140~250 250~720 >720 Co <9 9~14 14~240 >240 表2. 表层土壤在国际标准下所含重金属分类标准(mg/kg) 3.3. Random forest模型建立与结果分析 我们使用欧洲地区采样点数据，建立Random forest模型，利用MATLAB软件编程，对数据训练后，输出预测的分类结果，并计算出分类精确度(见表3)。 Table 3 Precision of predicted result 重金属 样本数量 测试集中错误分类数量 精确度(%) 训练集 测试集 Zn 579 193 2 98.96 As 579 193 6 96.89 Cr 579 193 0 100 Cu 579 193 5 97.41 Ni 579 193 21 89.12 Pb 579 193 5 97.41 Co 579 193 50 74.09 平均精确度 93.41 最高精确度 100 表3. 预测结果精确度 从表3可知，Random forest模型的平均精确度为93.41%，精确度最低为74.08%，最高可达100%。 3.4. 模型改进 为了进一步提高模型的精确度，降低树与树之间的相关性，本文考虑考虑引入加入核函数的主成分分析(KPCA)来达到降维的目的，从而提高随机森林的分类性能。 3.4.1. KPCA实现步骤 KPCA是在PCA基础上的一种非线性推广，在处理非线性问题上具有一定的优势 [ 11 ]。 1) 对应给定的原始空间 T = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } ，引入非线性映射 Φ ，使原始空间 T 投影到特征空间 F ，即： ，且满足 ∑ i = 1 n Φ ( x i ) = 0 ，则在 F 空间中的协方差阵为： c ¯ = 1 n ∑ i = 1 n Φ ( x i ) Φ ( x i ) T (10) 2) 计算核矩阵 K = ( k i j ) n × n ： (11) 3) 中心化后的核矩阵 K ^ 为： K ^ = Φ ^ ( Χ ) T Φ ^ ( Χ ) = [ Φ ( Χ ) − Φ ( Χ ) E n ] T [ Φ ( Χ ) − Φ ( Χ ) E n ] = K − E n K − K E n + E n K E n (12) 其中， E n 为 n × n 的矩阵， E i j = 1 n 。 4) 计算出核矩阵 的特征根 ( λ 1 ， λ 2 ， ⋯ ， λ n ) ，以及对应的特征向量 ( v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n ) 。 5) 用斯密特正交化后的特征向量为： ( α 1 ， α 2 ， ⋯ ， α n ) 。 6) 空间 T 的核主成分为： T j ( x ) = [ 1 λ 1 ∑ i = 1 n α i K ( x i ， x ) ， 1 λ 2 ∑ i = 1 n α i K ( x i ， x ) ， ⋯ ， 1 λ k ∑ i = 1 n α i K ( x i ， x ) ] (13) 其中， ， 为第 k 个主成分的特征根。 7) 输出数据： 。 3.4.2. KPCA-Random forest模型建立与结果分析 本文在用KPCA提取特征之前，需要先估计数据集的基本维数，此时我们使用最大似然估计来估计基本维；通过KPCA处理后，将数据集的维度从八个维度减少到四个维度；然后用随机森林算法训练和测试。用MATLAB编程实现后输出此模型的分类精度，与改进前的模型进行对比，结果见表4。 从表4可以看出，改进后的模型精度为94.67%，比改进前提高了1.26%。此外，运行时间也从12.530601 s缩减到9.437811 s。结果表明，KPCA处理的数据不仅可以用于支持向量机，还可以用于提高随机森林算法的分类精度，这为实现地理智能化处理提供了一种思路。 我们使用MAPGIS软件绘制了具体的空间分布情况，见图2。 Table 4 Precision comparison of model predictio 元素 样本量 改进前的精确度(%) 改进后的精确度(%) 训练集 测试集 Zn 579 193 98.96 96.89 As 579 193 96.89 96.89 Cr 579 193 100 82.38 Cu 579 193 97.41 100 Ni 579 193 89.12 97.41 Pb 579 193 97.41 95.85 Co 579 193 74.09 93.26 平均精确度 93.41 94.67 最大精确度 12.530601 9.437811 表4. 模型预测精确度对比 图2. 随机森林模型下土壤污染分布图
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user: 4. 模型评价 4.1. 模型的优点 本文对建立的随机森林模型分别从可靠性、精确度和重用性上进行评价。 1) 模型可靠性 为验证模型是否可靠，本文采用常用的研究土壤污染情况的C-A分形方法 [ 12 ] ，通过GeoDAS绘制出重金属元素空间分布图，见图3。 对比可知，两种方法下提取的异常位置大体一致，从而可以看出随机森林模型对圈定化学异常位置上具有可靠性。 2) 模型精确度 对比分析表明，随机森林模型下缩小了异常范围，而且改进后模型的平均分类精度达到94.67%，在预测精确度方面具有很好的效果。 3) 模型可重用性 图3. C-A分形方法下土壤污染分布图 相似数据可以直接用训练过的规则进行分类，不需要再训练，这比传统的地质分类方法具有更高的可重用性，同时效率也将大大提高。 4.2. 模型的缺点 本文建立的随机森林模型是在不考虑分布不平衡数据的情况下。该模型在面对类别分布不平衡的数据时，会出现分类效果不佳、误差率变高等一系列问题。
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user: 5. 结束语 本文使用了随机森林来研究土壤重金属污染问题，同时对建立的随机森林模型进行了改进。从实验结果来看，核主成分分析与随机森林结合建立的模型在分类效率和运行时间上均优于标准的随机森林模型，且评价结果与传统地质学中C-A多重分形得出的结果相符。在接下来的工作中，我们将考虑如何实现不平衡数据集下的随机森林模型，以及如何实现分布式并行计算，对于提高大数据时代的分类效率具有重要意义。
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user: 摘 要 中国于1998年签署《京都议定书》，该议定书规定发展中国家从2012年开始承担减排义务；同时，从国内情况来看，环境资源问题仍制约着我国的发展。在此背景之下，从2013年6月起，我国七个试点省市陆续建立碳交易中心。2017年12月我国碳排放交易体系正式启动。本文运用层次分析法、熵权法、灰色关联法分别对七个试点省市的碳排放权交易体系进行了评估，三种评估方法的结果显示出高度一致性，结果显示北京、上海、深圳、广东四个试点的碳排放权交易系统总体情况较好。本文对这四个优秀省市的碳排放权交易体系特点加以提炼，基于此对全国碳排放权交易市场提出建议。 关键词 :碳排放，数学建模，层次分析法，熵权法，灰色关联分析 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 从国际背景来看，为响应国际应对气候变化的举措，中国1998年签署《京都议定书》，该议定书规定发展中国家从2012年开始承担减排义务；另一方面，《国务院关于印发“十三五”节能减排综合工作方案的通知》中明确提出“资源环境问题仍是制约我国经济社会发展的瓶颈之一”。为实现碳减排，我国于2011年开始碳交易权试点工作，虽然各试点暴露出履约不均，交易市场不活跃 [ 1 ] ；缺乏明确的奖惩机制，市场公平性的可能缺失 [ 2 ] 等问题，未使政策完全达到预期的促使企业改进生产技术，节能减排的效果；但是各个试点也取得了不小的成就，企业减排意识也显著提高。 2017年12月，我国碳排放交易体系完成了总体设计，并正式启动。2016~2020年为运行完善阶段，2017年前为试运行阶段。碳交易试点市场作为排头兵，其实施状况可以为国家市场提供有力的参考。本文使用数学建模科学地建立碳排放权交易评价体系，定量分析出七个试点中实施情况较好的试点，并对其实施特点较好的方面进行分析，希望能为国家市场的良好发展提供借鉴。
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user: 2. 指标选取 2.1. 指标体系 根据对碳交易市场现状的分析，在总结归纳碳交易市场特征的基础上，在综合考虑指标的全面性、重要性、关联性及指标体系可行性的基础上，建立如表1所示的二级综合评价指标体系 [ 3 ] 。 2.2. 指标解释 2.2.1. 市场建设 自2013年起，深圳、上海、北京、广东、天津、湖北、重庆七大碳排放交易试点先后正式挂牌交易。碳交易市场建设程度主要反映在企业参与交易程度、参与交易的品种以及监管情况。因此，本文将企业主体数量、交易标的和MRV制度实施情况纳入评价指标。 企业主体数量即为参与碳交易市场的主体数量；交易标的即交易产品的种类；MRV制度(即监测、报告和核查体系)所包含的项目合计数量是反映对地方试点报告内容中排放主体的基本信息、排放情况的数据统计、不确定性分析以及温室气体应对措施的包含情况。七个试点报告制度的内容在保证基础数据统计相同的情况下，对“影响的不确定性分析”与“控制措施”展开的报告，应逐渐成为报告制度的发展方向 [ 4 ] 。 Table 1 Evaluation indicators of carbon trading pilots’ construction in Chin 一级指标 二级指标 市场建设 参与企业主体数量 交易标的 MRV制度实施状况 市场表现 市场活跃度 累计成交量 累计成交额 政策效果 履约率 行业覆盖数 表1. 我国碳交易试点建设效果评价指标体 2.2.2. 市场表现 碳排放权交易市场的市场表现主要表现在成交量与成交额上，本文从累计成交量、累计成交额和市场活跃度来评价市场表现，其中通过市场成交量与碳配额总量的比值来反映市场活跃度。统计结果如表2所示。 Table 2 Statistics on the performance of China’s carbon emission trading marke 试点地区 深圳 上海 北京 广东 天津 湖北 重庆 配额总量/亿吨 0.3 1.6 0.5 4.2 1.6 2.5 1.3 累计成交总量/万吨 2427 2694 2013 4316 350 5152 816 市场活跃度(比值/%) 80.9 16.8 40.1 10.3 2.2 20.6 6.3 累计成交额/亿元 7.3 4.3 7.1 7 0.5 10 0.3 表2. 我国碳排放权交易市场表现状况统计 数据来源：中国碳交易网http://www.tanjiaoyi.com/。 2.2.3. 政策效果 2014年12月，国家发改委公布《碳排放权交易管理暂行办法》，指导推动全国碳市场的建设和发展，为衡量七大试点的政策实施效果，本文从履约率和行业覆盖数两个方面来衡量，其中，履约率是实际交易额与合同规定货额之比，在这个方面，上海市近三年的履约率均达到了100%，领先于其余6个省市；行业覆盖数是指本省(市)纳入碳交易行业的数量，各个省市对各个行业的要求程度不同，各个行业的碳排放情况也大不相同，所以行业覆盖面能够很好的反映各省(市)的政策效果。
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user: 3. 数据处理 为消除数据量纲的不同，我们将数据进行归一化处理。由于我们所选取的指标均为效益型属性即属性值越大越好的属性。因此我们选择归一化的公式为： r i j = a i j − min i a i j max i a i j − min i a i j 其中，a ij 表示原始数据矩阵中第i行第j列的数据，r ij 表示a ij 归一化后所得数据。
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user: 5. 国家碳交易市场发展的若干建议 前文给出了碳排放权交易评价体系的模型。下面本文针对模型所得结果分析实施状况较好的试点的施行特点并据此对全国碳交易市场的构建提出了若干建议。 北京、上海、广东、深圳在前文三种数学模型所建立的评价体系中均位列前四。因此，本文着重分析这四个试点在碳交易市场建设方面的特点 [ 6 ] 。 北京制定出台了开展碳交易的地方人大文件，如明确了参与碳交易主体的权利和义务等，为北京管理碳交易市场提供了有力的法律依据。同时，北京参与交易的重点排放单位不仅有电力、石化、水泥等传统工业企业，还包括大量服务型企业如机关事业单位、医院等，这一举措和北京市产业结构和用能单位中第三产业比重较高有关。上海的特点之一是其科学的构建测量、报告和核查(MRV)体系，统一排放MRV标准为上海市监测不同行业的排放提供有效的依据，为产业结构的调整提供相关的数据支持。深圳成立专门负责碳市场的碳交易办公室，大大提高了工作效率。其次，深圳各部门统筹合作、分工明确保证了试点工作的顺利展开。广东形成了程序化配额分配调整机制，由专门的机制负责配额调整工作，避免其他因素的干扰。 基于此实施情况较好的四个试点的施行特点，我国碳交易市场的顺利发展首先依赖于此方面立法的完善。法律应该明确配额分配机制；构建完善的测量、报告和核查(MRV)体制；确定不同分管部门的职责所在；建立完善的奖惩机制等。其次，应加强碳交易的宣传工作，从各大试点的情况来看，各大试点都出现了不少参与碳交易企业由于对碳交易的目的和概念模糊而产生抵触的情况，为此，应加强媒体对此方面的宣传力度。最后，还应该处理好交易试点和全国交易体系的矛盾问题。 相信，我国的碳交易市场会在实践中不断地得到完善。
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user: 摘 要 本文基于污染物排放和环境保护视角，构建包含水环境、气体环境、固体废物三个方面的环境质量评价指标体系。采用因子分析对指标进行降维，提取出能够综合解释环境质量情况的3个主因子成分，分别为水污染因子、气体污染因子和固体污染因子；再采用聚类分析对我国31个省、市、自治区的环境质量进行分类评价。结果表明，2017年环境综合状况较好的省份有四川、贵州、湖北、西藏等；较差的省份有河北、甘肃、吉林、山西等。最后根据各省份的环境质量状况，对环境治理提出了改进建议。 关键词 :因子分析，聚类分析，环境质量 Copyright © 2019 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 问题及背景 人口快速增长、城市化进程加快使环境问题日益显现，大气污染、水体污染等各种环境问题频发，引起了社会的广泛关注。2016年我国“十三五”规划指出，当前工业化、城镇化、农业现代化的任务尚未完成，生态环境保护仍面临着巨大的压力，需发展资源节约循环利用关键技术和生态治理技术，加快节能环保产业发展。影响环境质量的因素多而复杂，如工业集中、人口众多、化石燃料的过度消耗、废气的排放等，只有找到最主要的因素，才可以较好地解决环境质量问题。研究环境质量的影响因素及各因素之间相互的影响程度，可为提高区域的环境质量提供有力的理论参考。 本文通过建立反映环境质量的指标体系，采用因子分析对指标进行降维，提取出能够综合解释环境质量情况的3个主因子成分。根据因子分析得到的主因子，利用聚类分析法对2017年我国31个省、市、自治区的环境质量进行了评价研究，得出其环境状况分类，由此为城市区域环境污染治理与可持续发展提供科学依据。
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user: 2. 环境质量综合评价模型 2.1. 指标的选取 由于指标体系的建立对评价结果具有较大的影响，为了严谨和客观，指标的选取应结合科学性、可操作性和综合性原则，并根据中国环境状况公报对环境状况的总结，充分考虑水环境、空气环境、固体废物，综合考虑工业、农业、居民生活方面的环境状况 [ 1 ] 。本文从水环境、气体环境、固体废物三个方面选取了与环境质量密切相关的11项指标，见表1。 2.2. 数据来源与处理 本文原始指标数据来源于2018年《中国统计年鉴》和各省、直辖市的统计年鉴、环境状况公报。由于各个指标之间存在量纲上的不统一，且各指标属于不同类型，有些指标的属性值越大越好(如一般工业固体废弃物利用量)，而有些指标的属性值越小越好(如废水排放总量等)，所以将原始数据采用Z-score标准化方法进行指标属性值的标准化，以消除变量间在量纲和类型上的不同以及对聚类结果的影响。 Table 1 Environmental quality evaluation index syste 指标 指标内容 符号 单位 水环境 废水排放总量 X 1 万吨 化学需氧量 X 2 万吨 氨氮排放量 X 3 万吨 气体环境 二氧化硫 X 4 万吨 烟粉尘 万吨 PM2.5年平均浓度 X 6 μg/m 3 PM10年平均浓度 μg/m 3 CO年平均浓度 X 8 μg/m 3 臭氧年平均浓度 X 9 μg/m 3 固体废物 一般工业固体废物产生量 X 10 万吨 一般工业固体废物利用量 X 11 万吨 表1. 环境质量评价指标体系 对序列 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 进行数据标准化定义如下： (1) 其中， x ¯ = 1 n ∑ i = 1 n x i ， s = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 。 标准化步骤如下： 1) 求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望) x i 和标准差 s i 。 2) 进行标准化处理： z i j = ( x i j − x i ) / s i ， 其中， z i j 为标准化后的变量值； x i j 为实际变量值。 3) 将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。
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user: 3. 研究方法 本文从因子分析和聚类分析的角度，对我国各个省、市、自治区的环境质量状况进行全面性的研究和评价。 3.1. 因子分析 因子分析法是用较少个数的公共因子的线性函数和特定因子之和表达原来观测的每个变量，从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把具有错综复杂关系的变量归纳为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。其优点在于可以用来寻求基本结构，简化观测系统，减少变量维数，对指标或样本进行分类。 因子分析的基本步骤 [ 2 ] 如下： 1) 因子分析的前提分析。要将原有变量综合成因子变量的前提条件是：原有变量具有一定“共性”，存在“信息重叠”，即具有相关性。容易理解，若原有变量相互独立，则无法对其进行综合和浓缩，也就无须进行因子分析。所以，因子分析的前提分析是考察原有变量是否具有相关性。 2) 因子变量的提取。如何将原有变量综合成少数几个因子变量是因子分析的核心内容，也是因子分析的关键步骤。 3) 使因子变量具有命名可解释性。将原有变量综合为少数几个因子变量后，一般希望因子变量具有较为清晰的实际意义，以便于后续的分析。如何通过各种方法，提高因子变量含义的清晰度，使因子具有命名可解释性，是这一步需重点关注的问题。 计算各样本的因子变量得分。因子分析的最终目标是减少变量个数，降低变量维度，并在进一步的分析中用较少的因子变量代替原有变量进行数据建模。通过怎样的方法计算各观测样本在各因子变量上的得分，是这一步研究的重点。 3.2. 聚类分析 聚类分析是研究事物分类的多元统计方法，按“物以类聚”原则，根据一批样品的多个观测指标，定量地确定样品或指标之间存在的相似性或亲疏关系，把相似程度较大的样品或指标聚合为一类，直到将所有的样本都聚合完毕。它的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类的个体差异性很大。 层次聚类也称系统聚类，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有的对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。 层次聚类分析的基本步骤 [ 3 ] 如下： 1) 将每个对象归为一类，共得到n类，每类仅包含一个对象。类与类之间的距离就是它们所包含的对象之间的距离。 2) 然后，度量所有观测点彼此之间的亲疏程度，并将其中最“亲密”的观测点聚为一个小类，形成 n − 1 类。 3) 再次度量剩余观测点和小类间的亲疏程度，并将当前最亲密的观测点或小类聚成一类。 4) 重复以上步骤，不断将观测点和小类聚集成越来越大的类，直到所有的观测点聚到一起，形成一个最大的类为止。
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user: 5. 总结及建议 本文在因子分析的基础上，考虑指标之间的相关性和重要性差异，运用系统聚类分析方法对2017年全国各省、市、自治区的环境质量状况进行了分类评价。结果发现，2017年四川、贵州、湖北、西藏等省份的环境质量较好，而河北、甘肃、吉林、山西等省份的环境状况较差。 从区位上看，京津塘以及东北为重工业区，大气污染严重，应该加大环保科技创新力度，加快产业结构转变。大力发展新能源、信息等产业，以新能源、信息产业带动相关新兴产业发展，使之成为新的经济增长点，并以信息化推动冶金、机械等传统行业的改造与换代；通过发展高新技术对重工业进行节能减排，促进重工业企业的良性发展和生态环境的改善。 华中以及东部沿海地区的水污染严重，对此，企业应该推进环保制度改革，严格控制污水排放。改善生产工艺和管理制度，发展不用水或少用水的生产工艺(如用汽化冷却代替水冷却，干法熄焦等)；同时还要采用无污染或少污染的新工艺，合理安排生产，制定物料定额，减少污染物排放量；加快建立环保信用体系，对水污染企业开展环保信用评价，对水污染性企业实行分类监管。 部分西南和西北边远地区的固体污染严重，对此，必须实行对固体废物的资源化、无害化和减量化处理。应该实行对固体废物的再循环利用，须根据具体的行业生产特点而定，还应注意技术可行、产品具有竞争力及能获得经济效益等因素；对固体废物进行无害化处置，即经过适当的处理或处置，使固体废物或其中的有害成分无法危害环境，或转化为对环境无害的物质。 不同的省、市、自治区的经济状况、地理区位、人口密度等较大差异，所以31个省、市、自治区的环境质量呈区域性特征，不同地区的环境治理，要结合社会经济发展特点，依靠科技引领，加快产业结构的转型升级，促进产业结构向节能型、环保型发展，提升和改造传统产业，降低能耗，减少污染物排放，从而促进该省的排污减排和生态文明城市建设。
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user: 摘 要 在广泛调研国内外相关研究成果的基础上，综合大量文献中地震–地质剖面等资料，结合重磁资料最新研究成果，重新厘定了文莱–沙巴盆地边界，并将盆地分为巴兰三角洲坳陷和沙巴坳陷2个次级构造单元。综合分析认为，文莱–沙巴盆地是一个主要经历了3期构造演化且沉积速度较快的新生代含油气盆地。盆地的西部(巴兰三角洲坳陷)和东部(沙巴坳陷)沉积特点表现出了较大的差异性；烃源岩主要为下中新统–上新统陆生植物夹杂藻类，以泥岩、炭质泥岩及煤层为主；储层主要为上中新统和下上新统发育的三角洲、滨岸、下海岸平原相砂岩；盖层主要为下上新统区域性泥岩以及层内页岩、泥岩、钙质粉砂岩等。 关键词 :构造演化，沉积特征，油气地质条件，勘探方向 Copyright © 2019 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 文莱–沙巴盆地位于南海东南部，跨越我国九段线。多年来，中国地质调查局和许多学者对文莱–沙巴盆地开展了大量的基础研究工作 [ 1 ] ，但迄今为止并未开展大规模油气勘探工作。据不完全统计，截至2017年底，文莱和马来西亚在该盆地钻井2902口，其中探井874口，累计探井进尺约223 × 10 4 m；已发现油气田和含油气构造158个，累计石油地质储量32.70 × 10 8 t，天然气地质储量2.32 × 10 12 m 3 。其中，有40个油气田位于我国九段线内，累计地质储量分别为石油9.11 × 10 8 t、天然气6319 × 10 8 m 3 。因此，系统分析文莱–沙巴盆地油气地质条件和成藏分布规律对于开展油气资源评价、勘探潜力分析等具有重要意义。在前人研究的基础上，结合国内外最新研究成果和周边国家在该盆地的油气勘探开发动态，系统总结了盆地构造演化、沉积充填特征以及油气地质条件、成藏机制。
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user: 2. 地质概况 文莱–沙巴盆地位于我国南海南沙群岛以南、加里曼丹岛以北的沙巴岸外及文莱沿海一带，是南沙地块向加里曼丹地块俯冲所形成的弧前盆地，北界为南沙海槽东南缘断裂，东界为巴拉巴克断裂，西界为廷贾断裂，南界为穆鲁断裂，整体呈NE走向展布，面积约10.04 × 10 4 km 2 ，盆地内浅水区面积约占70% (水深 < 500 m)，我国九段线内面积约2.5 × 10 4 km 2 。 在新一轮全国油气资源评价采用的盆地区划基础上，综合大量文献及地震–地质剖面等资料，结合重磁资料最新研究成果，重新厘定了文莱–沙巴盆地边界。根据盆地基底性质、沉积和构造特征，以鲁东–莫里斯断层为界将盆地分为巴兰三角洲坳陷和沙巴坳陷2个次级构造单元，其中沙巴坳陷可分为内带、外带、逆冲带3个构造带(图1)。 图1. 文莱–沙巴盆地构造区划图
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user: 3. 构造演化及沉积充填特征 3.1. 构造演化特征 文莱–沙巴盆地的形成及演化与古南海的消亡和现今南海的扩张密切相关，南沙地块南部边缘与加里曼丹–巴拉望块体之间经历了一个连续的演化过程，其构造演化可划分为3个阶段。晚白垩世–中始新世，文莱–沙巴盆地为弧前盆地增生阶段，古南海洋壳向西北婆罗洲俯冲消减，南沙块体向南推移与加里曼丹碰撞，古南海西段消亡，形成卢帕尔增生杂岩带。晚始新世–中中新世，文莱–沙巴盆地为前陆盆地发育与改造阶段，新南海逐渐形成并扩展，古南海不断消减；文莱–沙巴盆地构造复杂，南部褶皱剧烈，北部平缓，西部发育生长断层与挤压背斜，东部走滑特征明显，扭动构造发育；同时，该时期也是沉积盆地主要发育阶段，沉积厚度大，最厚处超过万米，沉积由南向北呈北西向展布，由靠近物源区的海岸平原逐渐过渡为浅海环境再至开阔海环境 [ 2 ] 。晚中新世至今，文莱–沙巴盆地为被动大陆边缘发育阶段，南海扩张停止，文莱–沙巴地区进入被动大陆边缘区域沉降阶段。 3.2. 沉积特征 文莱–沙巴盆地巴兰三角洲坳陷和沙巴坳陷表现出不同的沉积特点。 巴兰三角洲坳陷沉积特点为快速的三角洲沉积被快速的海侵所分割，从而形成8个沉积旋回、4大沉积时期。白垩纪末–早渐新世，加里曼丹周围的陆块盆地由于当时古晋高地尚未隆起，主要为海相沉积；晚渐新世–早中新世，随着南沙地块向南裂离，整个东南亚地区向西开始广泛海侵，初期一般形成海侵砂岩，中中新世以后，加里曼丹古晋高地抬升隆起，其周围盆地表现为海退旋回，发育了典型的海退三角洲沉积模式；上新世至第四纪，盆地总体缓慢下沉，接受海相沉积(图2)。其中，早中新世以来，该区多期幕式抬升，沙巴盆地沉降并充填硅屑进积物，物源来自南部的拉羌–科罗克褶皱冲断带。在盆地东南部发育3个三角洲(图3)，早期的早中新世梅丽干(Melingan)三角洲，局部被中–晚中新世的冠军(Champion)三角洲覆盖，晚期在冠军(Champion)三角洲西部形成晚中新世–全新世的巴兰(Baram)三角洲。上述三角洲的沉积中心逐渐向西北远滨推移，沉积物来自拉羌–科罗克褶皱冲断带和被改造的早期三角洲沉积。 图2. 文莱–沙巴盆地地层综合柱状图 图3. 文莱–沙巴盆地主要三角洲分布图(据Sandal，1996，修改) 沙巴坳陷活动的压扭构造导致多个区域不整合和穿时的海侵界面，从而无法划分沉积旋回，将古近系和新近系划分为4套地层单元。STAGEI为褶皱变质基底；STAGEII、STAGEIII为上始新统-下中新统深海相沉积；STAGEIV为中中新统至今的沉积，主要发育三角洲、滨浅海相砂岩，是油气勘探的主要目的层段(图2)。
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user: 4. 油气地质条件 4.1. 烃源岩 文莱–沙巴盆地主要烃源岩为中新统泥岩，其中巴兰三角洲坳陷烃源岩主要为下中新统–上新统陆生植物夹杂藻类，以泥岩、炭质泥岩及煤层形式存在 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。有机质类型主要以II-III型干酪根为主，少量I型；有机质丰度较高，总有机碳质量分数一般大于1%，其中泥岩、炭质泥岩为中–好烃源岩，煤为差烃源岩；有机质成熟度为0.25%~0.6%，从不成熟到成熟。 沙巴坳陷烃源岩主要为STAGEIV (中中新统–更新统)泥、页岩，STAGEIII (下中新统)泥岩为次要烃源岩。最好的烃源岩为STAGEIVA (中中新统)和STAGEIVD (上中新统)下滨岸平原相的含煤页岩和炭质页岩。除“外带”构造区为III型、II/III型干酪根外，其他构造区均以Ⅲ型干酪根为主；总有机碳质量分数一般介于0.5%~2%之间；有机质成熟度在各构造区内也不同，其中“内带”构造区南部烃源岩为未成熟到成熟早期，北部烃源岩已进入生油高峰，“外带”构造区烃源岩主要为未成熟到成熟早期，个别达到过成熟和成熟。 盆地内地温梯度较低，为1.82~3.25℃/100m，平均2.58℃/100m。生油门限深度大约在3350 m (图4)，生气窗大概在4400~5600 m之间。 图4. 文莱–沙巴盆地镜质体反射率与深度关系图 4.2. 储层 巴兰三角洲坳陷储层以旋回V (上中新统)和VI (下上新统)最为发育，厚度可分别达到3048 m和1829 m。属海岸平原、海岸和河海沉积环境中的海退层序的一部分，发育三角洲、滨岸、下海岸平原沉积相 [ 6 ] [ 7 ] 。该区储层以细–中粒砂岩为主，分选良好，渗透率为20~1200 mD，孔隙度为15%~30%。 沙巴坳陷在中中新世以后，沉积环境逐渐由海相到海陆过渡相再到海相，从而发育浅海和滨岸、三角洲、河流等沉积相，上述沉积相内所发育的砂体是沙巴坳陷的主要储集层，其中STAGEIVA (中中新统)、STAGEIVC (上中新统)、STAGEIVD (上中新统)内的砂岩是该区重要的储集层，其渗透率为10~600 mD，孔隙度为10%~30%。 4.3. 盖层 巴兰三角洲坳陷区主要有2类盖层：层间及层内的页岩和黏土岩。旋回VI (下上新统)发育一套区域性砂泥岩盖层 [ 8 ] ，为旋回VI (下上新统)和下伏旋回V (上中新统)的储层提供良好的盖层。 沙巴坳陷无区域性盖层，以层内页岩、泥岩、钙质粉砂岩为主要盖层。此外，部分泥岩底辟和页岩充填的滑塌崖亦可作为局部盖层。 4.4. 油气圈闭类型 文莱–沙巴盆地新近系构造走向主要有南北向和北东–南西向，主要构造形态有逆冲叠瓦构造、冲断构造、滚动构造、张性断块构造、旋转构造、垒堑构造以及泥底辟构造等。含油气圈闭类型有构造圈闭、岩性圈闭、地层圈闭等。 巴兰三角洲主要发育3种类型圈闭：挤压–泥底辟背斜型圈闭、生长断层–滚动背斜型圈闭、以浊积体为储层的岩性–构造复合圈闭。 沙巴坳陷主要发育泥底辟背斜圈闭和生长断层控制的滚动背斜圈闭、地层不整合遮挡和超覆圈闭、与不整合有关的反转构造圈闭。
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user: 5. 油气藏分布特征 平面上，巴兰三角洲坳陷油气相对富集，主体部位跨越马来西亚和文莱海域，已发现81个油气田和29个气田，主要油气田有Baronia油气田、Southwest Ampa油气田、Seria油气田、Champion油气田、Bokor油气田、Bagang1气田、Bilit1气田等；沙巴含油气区的油气田多为扭动背斜构造，油气藏埋藏较浅。已探明22个油气田和11个气田，油气田主要有Samarang油气田、Erb W油气田、St Joseph油气田、Tembungo油气田、Kinabalu油气田、Glayzer气田等。 垂向上，受梅丽干(Melingan)、冠军(Champion)和巴兰(Baram)三角洲的发育控制，由陆向海，年代逐渐变新(从第Ⅴ旋回砂岩油藏过渡到第Ⅳ旋回砂岩油藏)，油气主要赋存于中–上中新统砂岩，以产油为主。
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user: 6. 结论 1) 文莱–沙巴盆地是一个主要经历了3期构造演化且沉积速度较快的新生代含油气盆地。盆地的西部(巴兰三角洲坳陷)和东部(沙巴坳陷)沉积特点表现出了较大的差异性，西部主要发育了3期典型的海退三角洲沉积复合体，东部沉积环境呈现海相–海陆过渡相–海相的变化趋势，发育河流、三角洲、浅海和滨岸沉积相。 2) 文莱–沙巴盆地烃源岩主要为中新统泥岩；储层主要为上中新统和下上新统发育的三角洲、滨岸、下海岸平原相砂岩；盖层主要为下上新统区域性泥岩以及层内页岩、泥岩、钙质粉砂岩等。
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user: 摘 要 通过对富县–甘泉地区延长组长6~长9油层组油气成藏条件分析认为，区内长7和长9油层组的烃源岩相对较好；长7、长8油层组砂体整体上呈北西–南东向展布，为低孔–特低渗储层；长7油层组烃源岩与长7、长8油层组储层直接接触，源储大面积相邻分布，整体上形成了紧密接触的“三明治”式结构，离烃源岩越近的层位，含油饱和度相对越高。运移阻力主要为毛细管阻力，主要动力为过剩压力。研究区长7~长9油层组过剩压力的平面分布特征表明，研究区西北部，过剩压力较大，向东部呈现出逐渐减小的趋势。 关键词 :致密砂岩，烃源岩，包裹体，过剩压力 Copyright © 2019 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 区域概况 富县–甘泉地区构造上位于鄂尔多斯盆地伊陕斜坡中西部，延长组为一套内陆湖泊浅水三角洲沉积体系，发育大规模的三角洲前缘水下分流河道砂体，是大型的储集层 [ 1 ] [ 2 ] ，长6~长9油层组具有较大的勘探潜力。
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user: 2. 成藏条件 2.1. 烃源岩条件 区内主力烃源岩层为长7和长9油层组。从宏观分布来看，长7油层组烃源岩遍布全区，最厚达90 m，沿南西–北东方向厚度逐渐变薄，有机质丰度好，总有机碳质量分数为0.2%~7.28%，平均2.75%，有机质类型以I和II 1 型为主；长9油层组有机质丰度较好，总有机碳质量分数为0.73%~5.55%，平均2.41%，有机质类型主要为II 1 型。长7和长9油层组烃源岩总体进入成熟阶段 [ 3 ] [ 4 ] 。 2.2. 储集条件 区内储层砂岩类型主要以细粒的长石砂岩、岩屑长石砂岩为主，含有少量长石岩屑砂岩。碎屑成分中长石、岩屑含量较高，石英含量较少，成分成熟度较低。砂岩主要以中等–尖锐峰度为主，偏度以正偏态为主，总体反映出好–中等的结构成熟度。胶结物含量较高，其中，方解石含量较高，杂基含量较少。总体看来，长7油层组物性最好(平均孔隙度分别为8.49%，平均渗透率为0.57 mD)，长8油层组次之(平均孔隙度为8.08%，平均渗透率为0.37 mD)。研究区长7~长8储层中发育了多种类型的孔隙，粒间孔隙最多，其次为长石溶孔、岩屑溶孔、填隙物溶孔及微裂隙。研究区成岩作用类型丰富，主要包括机械压实作用、胶结作用、溶蚀作用以及破裂作用。研究区砂体呈北西–南东向展布，沿物源方向，砂体向两侧有分叉现象，表明沉积时，河道的迁移、摆动及分流、汇合较明显，表现为纵向上切割叠加厚度大，平面上复合连片分布的特点。 2.3. 源储配置 富县–甘泉地区长7油层组烃源岩为主力烃源岩，长7~长8油层组复合连片的三角洲砂体与浊积砂体为主要储层。烃源岩与储层直接接触，源储大面积相邻分布，形成了紧密接触的“三明治”式结构，离烃源岩越近的层位，含油饱和度相对越高，源储配置越有利。根据烃源岩与储集层的空间配置关系可进一步将源储结构划分为下生上储、自生自储和上生下储3种。
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user: 3. 石油运移动力学特征 3.1. 石油运移的阻力 致密砂岩油成藏，在亲水岩石中是油驱水的过程，运移阻力主要为毛细管阻力。对富县–甘泉地区延长组主要层位的储层压汞条件下，毛细管压力统计表明，长6~长9油层组储层排驱压力主要为0.0545~30.19 MPa，平均4.7 MPa，中值压力为0.79~115.48 MPa，平均20.9 MPa。根据油层物理经验与相关邻区成果，油层条件下的排驱压力均值约为0.31 MPa，中值压力1.39 MPa。 3.2. 石油运移的动力 3.2.1. 浮力 富县–甘泉地区延长组较为平缓，取其较大的地层倾角为1.5˚，根据资料统计得到地层水密度平均为1.01 g/cm 3 ，地下原油密度为0.82 g/cm 3 ，计算出油藏条件下的古排驱压力见表1。由计算结果可知，长6~长9油层组的临界油柱高度普遍较大，仅垂向运移就需形成数十米(约35 m)的连续油柱，对于研究区的单层砂岩(厚度为5~25 m)来说较难实现。平缓的富县–甘泉地区延长组，若依靠浮力驱动进行侧向运移，需沿连续砂体展布的方向形成至少几十千米长的连续油柱，虽然研究区的砂带延伸最远可达120 km，但实际上很难实现。因此，油气大规模充注时期浮力难以驱动长6~长9油层组致密储层中的石油进行长距离侧向运移，但不排除在部分砂层连续分布且物性较好的“甜点”区存在短距离的侧向运移。因此，浮力不是致密油成藏的主要动力。 Table 1 The critical oil column height and length of oil migration under the expulsion pressure and buoyanc 地层 现今压汞 条件下 排驱压力/MPa 现今油藏 条件下 排驱压力/MPa 古油藏 条件下 排驱压力/MPa 垂向运移 临界油柱 高度/m 侧向运移 临界油柱 高度/m 侧向运移 临界油柱 长度/km 长6~长9油层组 4.7 0.31 0.06 34 1315 50.6 表1. 排驱压力及浮力作用下的石油运移临界油柱高度与长度 3.2.2. 过剩压力 富县–甘泉地区延长组的过剩压力主要始于长6油层组的底部或者长7油层组的顶部，长7~长9油层组均有过剩压力的分布，其中长7油层组过剩压力最大。 据各单井过剩压力的资料，绘制出长7~长9油层组的过剩压力平面分布特征(图1)。各油层过剩压力总体趋势较为一致，研究区的西部，尤其是西北部，过剩压力较大，向东部逐渐减小。造成不同层位过剩压力差异的主要原因可能与泥岩分布的特征和性质有关，通常厚度大、总有机碳质量分数高的泥岩层具有较大的过剩压力。 图1. 研究区各油层过剩压力展布 3.3. 动力与阻力的耦合关系 当运移动力大于阻力时，油气能在储层中运移并进入圈闭聚集成藏，反之，则不能成藏。长7油层组烃源岩普遍发育较高的异常压力，且存在持续的源储剩余压差，在该压力下石油顺利进入储层。石油进入储层后，其运移动力为初次运移动力的延续，由于受到毛细管阻力的影响，随着运移距离的增大，其动力逐渐减弱，剩余压力逐渐降低，当动力不足以克服阻力时石油聚集成藏。 油藏形成时，长6~长9油层组储层已致密且现今仍处于致密状态，石油难以在浮力的作用下进行运移和调整，可能仅在部分储层物性较好的地区存在短距离的侧向运移。