摘要：在复杂岩性油气藏储层评价中,利用测井曲线直接判别复杂岩性一直存在着多解性和不确定性。利用测井曲线构建主成分变量,选取累积方差贡献率大于85%的主成分代表输入的多维测井信息,保证在原始信息损失最小的情况下,以少量综合变量取代原有多维测井信息,简化数据结构,从而解决复杂的碳酸盐岩岩性识别的难题。文中根据YH地区寒武系碳酸盐岩储层实测的自然伽马测井（GR）值、中子孔隙度测井（CNL）值、密度测井（DEN）值、声波时差测井（AC）值和深侧向电阻率值（RT）,构建F1—F5五个综合变量,其中F1和F2两个主变量占总贡献率的87.73%,可以有效地代替原始的多维测井信息。实例表明,通过岩心薄片分析定名的岩性数据,根据F1和F2主成分的交会图分析,可以有效地识别碳酸盐岩的岩性。该方法在YH地区寒武系碳酸盐岩储层岩性识别中取得了良好的应用效果。

关键词：测井曲线 主成分分析 岩性识别 碳酸盐岩 寒武系 

单位：成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室; 四川成都610059; 成都理工大学地球物理学院; 四川成都610059; 中国石油新疆油田分公司陆梁油田作业区; 新疆克拉玛依834000; 中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院; 新疆克拉玛依834000