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摘要：本发明公开了一种基于逻辑回归的自动岩性定名方法，其包括如下步骤：1获得待定名层岩石样品的矿物成分百分比数据，并肉眼观察得到粒度、磨圆、胶结物成分的结构特征；2收集已有薄片鉴定定名结论的岩样资料数据作为训练集；3以待定名层为测试集，以薄片鉴定结论为因变量，以粒度、磨圆、胶结物为因子，以矿物成分百分含量为协变量进行无序多分类逻辑回归，建立各种岩性的逻辑回归模型；4将待定名层的矿物成分百分比及粒度、磨圆、胶结物成分数据代入逻辑回归模型；5依据最大隶属原则对待定名层进行岩性定名。本发明的方法使定名结果更科学、客观，解决了结构等定性数据无法参与定量计算的难题，可满足现场随钻快速定名的需求。

主权项：1.一种基于逻辑回归的自动岩性定名方法，其特征在于，包括如下步骤：1通过X-衍射全岩分析仪获得待定名层岩石样品的矿物成分百分比数据，并肉眼观察得到粒度、磨圆、胶结物成分的结构特征；2收集已有薄片鉴定定名结论的岩样资料数据，所述岩样资料数据包括矿物成分百分比、粒度、磨圆、胶结物成分数据；3以已有薄片鉴定定名结论的岩样资料数据为训练集，以待定名层为测试集；以薄片鉴定结论为因变量，以粒度、磨圆、胶结物为因子，以矿物成分百分含量为协变量进行无序多分类逻辑回归，分别建立各种岩性的逻辑回归模型，如下：logitP参考＝0 式中：logitP参考---参考岩性逻辑值，logitPi---第i类岩性逻辑值，i＝1,2,3,...K-1，其中K为岩性总类别数量，xn---第n个参数的值，ain---第i类岩性第n个参数的系数，k---参数个数，ci---第i类岩性逻辑回归模型的常量；4将待定名层的矿物成分百分比及肉眼观察得到粒度、磨圆、胶结物成分数据代入逻辑回归模型；5依据最大隶属原则对待定名层进行岩性定名。

全文数据：一种基于逻辑回归的自动岩性定名方法技术领域本发明涉及石油勘探开发领域，尤其涉及石油勘探开发过程中的录井技术领域的岩性定名方法，具体为一种基于逻辑回归的自动岩性定名方法。背景技术岩性定名是录井的基础工作，对后期的储层评价有重要作用，目前录井岩性定名方法主要有①肉眼观察；②薄片鉴定；③X-衍射全岩分析。目前的岩性定名方法有以下不足：1、内眼观察是现场的第一手资料，但对定名人员的要求较高，且手段简单，不能满足精细定名的需求；2、镜下观察定名精准，工序复杂，对人员、设备均要求较高，鉴定周期长，不适用于现场，不能满足现场随钻定名的需求。3、通过X－衍射全岩分析能得出岩石的矿物成分进行定名，目前应用矿物成分进行定名的方法包括曲线交汇法，图版分析法等，这些方法，使用矿物种类少，维度利用率低，不适合高维的矿物分析，且定名时未参考矿物结构等因素。发明内容本发明的目的在于解决上述技术问题而提供一种基于逻辑回归的自动岩性定名方法，以弥补目前定名方法的不足。为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种基于逻辑回归的自动岩性定名方法，包括如下步骤：1通过X-衍射全岩分析仪获得待定名层岩石样品的矿物成分百分比数据，并肉眼观察得到粒度、磨圆、胶结物成分的结构特征；2收集已有薄片鉴定定名结论的岩样资料数据，所述岩样资料数据包括矿物成分百分比、粒度、磨圆、胶结物成分数据；3以已有薄片鉴定定名结论的岩样资料数据为训练集，以待定名层为测试集；以薄片鉴定结论为因变量，以粒度、磨圆、胶结物为因子，以矿物成分百分含量为协变量进行无序多分类逻辑回归，分别建立各种岩性的逻辑回归模型此过程在计算机上利用SPSS软件完成，如下：logitP参考＝0式中：logitP参考---参考岩性逻辑值，logitPi---第i类岩性逻辑值，i＝1,2,3,...K-1，其中K为岩性总类别数量，xn---第n个参数的值，ain---第i类岩性第n个参数的系数，k---参数个数，ci---第i类岩性逻辑回归模型的常量；4将待定名层的矿物成分百分比及肉眼观察得到粒度、磨圆、胶结物成分数据代入逻辑回归模型；5依据最大隶属原则对待定名层进行岩性定名。本发明的有益效果是：1.通过将X－衍射全岩分析获得的矿物成分与肉眼观察的结构特征结合的岩性定名，使定名结果更科学、客观。2.解决了结构等定性数据无法参与定量计算的难题；3.定名以薄片鉴定为基础，定名精准，但较薄片定名操作简单，可满足现场随钻快速定名的需求。附图说明图1为本发明的岩性定名流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：本发明的一种基于逻辑回归的自动岩性定名方法，包括如下步骤：1通过X-衍射全岩分析仪获得待定名层岩石样品的矿物成分百分比数据，并收集肉眼观察的粒度、胶结物成分结构特征数据，建立单井X-衍射全岩分析矿物成分及结构特征数据表，如表1所示；表1单井X-衍射全岩分析矿物成分及结构特征数据表部分数据2收集已有薄片鉴定定名结论的岩样资料的数据并作为训练集，所述岩样资料包括矿物成分百分比、粒度、磨圆、胶结物成分，如表2所示；表2岩性定名数据表部分数据3以已有薄片鉴定定名结论的岩样资料数据为训练集，所述岩样资料数据包括矿物成分百分比、粒度、磨圆、胶结物成分数据，以待定名层为测试集，以薄片鉴定结论为因变量，以粒度、磨圆、胶结物成分为因子，以矿物成分百分含量为协变量进行无序多分类逻辑回归，得出参数估计表此过程在计算机上利用SPSS软件完成，见表3，根据参数估计表的截距和系数分别建立各种岩性的逻辑回归模型此过程在计算机上利用SPSS软件完成，如表3所示；表3参数估计表根据表3建立的逻辑回归模型为：白云质粉砂岩＝-0.531-0.015*粘土-0.001*石英-0.005*方解石-0.006*白云石+3.996粒度＝粉晶+4.098粒度＝粉粒+4.116粒度＝细晶+22.124胶结物成分＝白云质-0.073胶结物成分＝灰质+0.148胶结物成分＝泥质粉晶灰岩＝-3.798-0.01*粘土+0.007*石英+0.005*方解石+0.03*白云石+6.12粒度＝粉晶+4.071粒度＝粉粒+3.881粒度＝细晶-0.036胶结物成分＝白云质-0.135胶结物成分＝灰质+0.386胶结物成分＝泥质灰质白云岩＝-1.3-0.05*粘土-0.015*石英-0.022*方解石-0.03*白云石+3.831粒度＝粉晶+4.18粒度＝粉粒+4.231粒度＝细晶-0.447胶结物成分＝白云质+7.986胶结物成分＝灰质+0.386胶结物成分＝泥质泥岩＝-6.788+0.082*粘土-0.02*石英+0.028*方解石+0.037*白云石+3.766粒度＝粉晶+4.718粒度＝粉粒+2.41粒度＝细晶-0.765胶结物成分＝白云质+0.506胶结物成分＝灰质+1.227胶结物成分＝泥质泥质粉砂岩＝1.746-0.226*粘土+0.031*石英-0.064*方解石-0.079*白云石+3.827粒度＝粉晶+6.234粒度＝粉粒+5.785粒度＝细晶-2.668胶结物成分＝白云质-1.005胶结物成分＝灰质+4.281胶结物成分＝泥质泥质灰岩＝-6.664+0.054*粘土-0.028*石英-0.021*方解石-0.022*白云石+4.92粒度＝粉晶-3.614粒度＝粉粒+6.658粒度＝细晶+7.93胶结物成分＝白云质-0.594胶结物成分＝灰质+8.345胶结物成分＝泥质细砂岩＝0因为以细砂岩为参考，因此该类别为04将待定名层的矿物成分百分比及肉眼观察得到粒度、磨圆、胶结物成分数据代入逻辑回归模型，得到各类岩性的逻辑回归数据，如表4所示；表4逻辑回归值序号细砂岩白云质粉砂岩粉晶灰岩灰质白云岩泥岩泥质粉砂岩泥质灰岩A020.1270.281-0.061-0.651-1.23-2.294B0-2.0740.2270.2681.1170.5658.9955利用表4中的数据依据最大隶属原则判断待定名层岩性，如表5所示。表5岩性定名表序号岩性A白云质粉砂岩B泥质灰岩本发明与现有技术相比具有以下优点：1.通过将X－衍射全岩分析获得的矿物成分与肉眼观察的结构特征结合的岩性定名，使定名结果更科学、客观。2.解决了结构等定性数据无法参与定量计算的难题；3.定名以薄片鉴定为基础，定名精准，但较薄片定名操作简单，可满足现场随钻快速定名的需求。综上所述，本发明的内容并不局限在上述的实施例中，本领域的技术人员可以在本发明的技术指导思想之内提出其他的实施例，但这些实施例都包括在本发明的范围之内。

权利要求：1.一种基于逻辑回归的自动岩性定名方法，其特征在于，包括如下步骤：1通过X-衍射全岩分析仪获得待定名层岩石样品的矿物成分百分比数据，并肉眼观察得到粒度、磨圆、胶结物成分的结构特征；2收集已有薄片鉴定定名结论的岩样资料数据，所述岩样资料数据包括矿物成分百分比、粒度、磨圆、胶结物成分数据；3以已有薄片鉴定定名结论的岩样资料数据为训练集，以待定名层为测试集；以薄片鉴定结论为因变量，以粒度、磨圆、胶结物为因子，以矿物成分百分含量为协变量进行无序多分类逻辑回归，分别建立各种岩性的逻辑回归模型，如下：logitP参考＝0式中：logitP参考---参考岩性逻辑值，logitPi---第i类岩性逻辑值，i＝1,2,3,...K-1，其中K为岩性总类别数量，xn---第n个参数的值，ain---第i类岩性第n个参数的系数，k---参数个数，ci---第i类岩性逻辑回归模型的常量；4将待定名层的矿物成分百分比及肉眼观察得到粒度、磨圆、胶结物成分数据代入逻辑回归模型；5依据最大隶属原则对待定名层进行岩性定名。

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