第三回歸分析演示文稿1現(xiàn)在是1頁\一共有64頁\編輯于星期五2（優(yōu)選）第三回歸分析現(xiàn)在是2頁\一共有64頁\編輯于星期五

(2)相關關系如生油門限時間t與生油層的溫度T、埋藏深度H和干酪根類型k等地質(zhì)因素有關，但它們之間卻沒有確切的數(shù)學關系。稱變量間不確切的依賴關系為變量的相關關系。它是回歸分析的研究對象。

2.相關變量相關變量是存在著相互依賴性和制約性、但并沒有嚴格數(shù)量關系的變量。現(xiàn)在是3頁\一共有64頁\編輯于星期五例如生油門限時間t依賴于生油層的溫度T及其埋藏深度H等。溫度越高、埋藏越深，有機質(zhì)演化為油氣所需要的時間就越短，反之就長。t與T、H具相關性,是相關變量。

例如含油氣地質(zhì)單元中的油氣資源量Q

隨地質(zhì)單元內(nèi)生油巖體積V1、儲集巖體積V2、近油源圈閉面積S的增大及有機質(zhì)轉(zhuǎn)化率k的升高而增加，卻隨盆地所經(jīng)受的剝蝕次數(shù)n的增多而減少。上述地質(zhì)變量也是相關變量?，F(xiàn)在是4頁\一共有64頁\編輯于星期五

3.回歸分析

二、回歸分析解決的問題變量間是否存在相關性；各變量間的相關程度；建立相關變量間的定量表達式；實際應用。

根據(jù)相關變量xi(i=1,2,…,m)、y的觀測值，建立y與xi之間近似定量關系的一種多元統(tǒng)計方法?，F(xiàn)在是5頁\一共有64頁\編輯于星期五§2多元線性回歸分析

一、回歸模型與回歸方程則稱

y

與

xi之間具有

m

元線性相關關系，簡稱線性關系，并稱式(3-1)為線性回歸模型，其中a0、a1、…、am為待定系數(shù);ε-誤差項，且ε

~N(0,σ2)。若b0、b1、…、bm是a0、a1、…、am的最佳估計值，則有：

若變量y與xi

(i=1,2,…,m)

之間具有關系：現(xiàn)在是6頁\一共有64頁\編輯于星期五xyy=b0+b1x線性回歸系數(shù)確定(一元回歸)使回歸效果最好的b0和b1即回歸系數(shù)最佳估計值現(xiàn)在是7頁\一共有64頁\編輯于星期五稱式(3-2)為xi對y的線性回歸方程,而b0,b1,…,bm叫做回歸系數(shù)。

二、確定回歸系數(shù)(最小二乘法)

假設已有自變量xi

和因變量

y

的

n

組觀測值，記為:

將

xik代入線性回歸方程，可得n個yk的預測值：回歸方程表示m+1維空間的一個平面現(xiàn)在是8頁\一共有64頁\編輯于星期五

確定回歸系數(shù)的原則是使n個偏差的平方和達到最小。由上式可知，Q1是關于b0、b1、…、bm

的二次函數(shù),且Q1>0,根據(jù)極值原理，有：(3-6)上式是以b0、b1、…、bm為未知數(shù)的線性方程組，可求出b0、b1、…、bm,故可確定式(3-2)，即：(3-5)現(xiàn)在是9頁\一共有64頁\編輯于星期五整理得m+1階線性方程組如下：其中:m階線性方程組現(xiàn)在是10頁\一共有64頁\編輯于星期五如此便確定了相關變量間的近似定量關系。使偏差平方和最小來確定參數(shù)的方法稱為最小二乘法。上述用最小二乘法確定回歸方程的基本原理是回歸分析的一個重要內(nèi)容，應用很廣，希望重點理解并掌握。現(xiàn)在是11頁\一共有64頁\編輯于星期五

前面的討論是假設y與xi具有線性關系，那么，這種假設是否成立？回歸模型檢驗解決的就是這個問題。為此，先定義以下幾個統(tǒng)計量：

偏差平方和：，它反映觀測值與回歸值的逼近程度；總偏差平方和：，它是反映

y

觀測值離散程度的一個指標；其中：三、回歸模型檢驗現(xiàn)在是12頁\一共有64頁\編輯于星期五可以證明:

(3-7)回歸平方和：，它反映xi的變化對y引起的波動。將Q、Q1、Q2的自由度分別定義為：fQ,fQ1,fQ2

可證fQ=n-1fQ1=n-m-1fQ2=m

且有fQ=fQ1+fQ2即：總偏差平方和=偏差平方和+回歸平方和現(xiàn)在是13頁\一共有64頁\編輯于星期五根據(jù)式(3-7)，定義變量

y

與

xi

的復相關系數(shù):

作為檢驗變量相關程度的指標。

R的值越接近于1，變量間的相關性越密切,即回歸方程越顯著。1.復相關系數(shù)檢驗現(xiàn)在是14頁\一共有64頁\編輯于星期五2.F分布檢驗假設H0:變量y與xi沒有線性關系若H0為真，則Q1相對較大，Q2相對較小。當Q2/Q1

小于某個臨界值時，就接受假設H0

，否則否定原假設H0

，既認為變量y與xi(i=1,2,…,m)有顯著的線性關系。可以證明：現(xiàn)在是15頁\一共有64頁\編輯于星期五對于給定的檢驗水平α，在F分布表上查得臨界值Fα，當F>Fα時,否定原假設H0，這時稱回歸方程是顯著的，可以使用；否則，接收原假設

H0，認為求得的回歸方程不能應用?，F(xiàn)在是16頁\一共有64頁\編輯于星期五如對于上例，若令：

例：巖石滲透率k與聲波時差Δt、自然伽瑪相對值ΔGR之間具有非線性關系：

四、非線性回歸分析

問：如何求回歸方程?

在非線性相關變量進行回歸分析時,先用變量替換法將其轉(zhuǎn)化為線性關系，然后再求回歸方程。注:原始觀測數(shù)據(jù)相應變化。

則可化為線性回歸模型現(xiàn)在是17頁\一共有64頁\編輯于星期五a

對數(shù)曲線b

指數(shù)函數(shù)曲線c

指數(shù)曲線d

拋物線曲線常用的非線性關系曲線現(xiàn)在是18頁\一共有64頁\編輯于星期五

1.預測

把各自變量的取值代入式(3-2)，可求出因變量的估計值：

五、回歸預測與控制此即回歸預測(用回歸方程估計因變量的值)。內(nèi)的概率分別大約為0.68和0.95(圖3-1)。其中剩余標準差為:

當各自變量取值在觀測值范圍內(nèi)時,yr(理論值)落在區(qū)間：現(xiàn)在是19頁\一共有64頁\編輯于星期五

2.控制

控制：調(diào)整xi的值，使y落在某區(qū)間(y1,y2)。如:改變儲層非均質(zhì)性、儲層表面潤濕性、流度比(驅(qū)動液流度與被驅(qū)動液流度的比值)等因素，使原油采收率提高到某個范圍，就是回歸控制的一個例子。

圖3-1回歸精度示意圖P=0.95現(xiàn)在是20頁\一共有64頁\編輯于星期五§3逐步回歸分析一、逐步回歸的提出及其基本思想如前所述，對于有機質(zhì)向石油的演化速度來說，生油層的溫度比埋藏深度影響更大(相關程度更大),那么如何定量描述其相關程度呢？為此，介紹一個統(tǒng)計指標—相關系數(shù)，它是變量之間相關程度的一種度量。假設：1.逐步回歸的提出(1)變量xi對y的作用不同現(xiàn)在是21頁\一共有64頁\編輯于星期五則相關系數(shù)定義為：式中：

由定義可知，當xi

=xj

時，rij=1。表明兩變量的觀測值完全相同，即相關程度達到最高。據(jù)下表內(nèi)生油層數(shù)據(jù)，分析生油門限時間t分別對生油層溫度T和埋藏深度H的依賴性(相關性)。或現(xiàn)在是22頁\一共有64頁\編輯于星期五序號含油氣盆地（地區(qū)）現(xiàn)在溫度(T)/℃實際深度(H)/m生油門限時間(t)/Ma123456789101112131415161718杜阿拉盆地(喀麥隆)落山磯盆地(美國)文吐拉盆地(美國)巴黎盆地(法國)阿啟坦盆地(1)(法國)阿啟坦盆地(2)(法國)卡馬爾圭盆地(法國)阿尤恩地區(qū)蘇綠海盆地(沙巴)塔拉納基盆地(新西蘭海上)亞馬遜盆地(委內(nèi)內(nèi)瑞拉)塔拉納基盆地(新西蘭海上)東營盆地潛江盆地松遼盆地(1)松遼盆地(2)松遼盆地(3)遼河盆地6511512760907210685120806295939070656381120024002740140033002500325027403050290017503350220022001330123011801700701212180112135381051270359323535110100905018個盆地(地區(qū))部分生油層數(shù)據(jù)現(xiàn)在是23頁\一共有64頁\編輯于星期五t與T的相關系數(shù)為

結(jié)論：有機質(zhì)向石油演化的時間隨著地溫的升高和埋藏深度的加大而縮短，但溫度對演化時間有著更明顯的作用。t與H的相關系數(shù)為計算出兩個相關系數(shù)如下:現(xiàn)在是24頁\一共有64頁\編輯于星期五該實例表明：對于擬定的自變量來說，它們對因變量的作用是不同的，其中很可能有不起作用的自變量。由此提出：按自變量與因變量的相關程度逐步挑選作用顯著的自變量建立回歸方程，這是提出逐步回歸分析的原因之一。進一步還有：溫度是有機質(zhì)熱演化進程的主要因素，溫度不足可以在某個臨界溫度條件下通過熱演化時間來補償。這是石油地質(zhì)學中有機熱成油學說的一個基礎理論問題。現(xiàn)在是25頁\一共有64頁\編輯于星期五(2)變量間的相關性地質(zhì)現(xiàn)象是地質(zhì)作用迭加的結(jié)果，因此描述地質(zhì)現(xiàn)象的變量xi

(i=1,2,…,m)之間就既有相對的獨立性、又存在著一定的成因聯(lián)系。對具有成因聯(lián)系的一些變量，一方面各自對y都有不可忽視的影響，另一方面，當把它們都選入回歸方程后，又使得先選入的變量對y的作用變得微不足道。因此就要把這種變量從回歸方程中去掉，即對已選入回歸方程中的變量進行逐步“篩選”，這是提出逐步回歸分析的另一個原因?，F(xiàn)在是26頁\一共有64頁\編輯于星期五

在回歸過程中，按變量xi(i=1,2,…,m)對y作用的大小，把作用達到一定程度的變量xr(1≤r≤m)逐個“引入”回歸方程，同時逐個檢驗已引入回歸方程的變量對y的影響，若

xα

(

xα∈xr

)對y作用已不顯著，就再從回歸方程中“剔除”它，如此直到既沒有對y作用顯著的變量引入回歸方程，又沒有作用不顯著的變量從回歸方程中“剔除”。2.逐步回歸的基本思想回歸分析結(jié)束時，若共引入了l(l≤m)個作用大的變量，那么含有l(wèi)個變量的回歸方程即為：現(xiàn)在是27頁\一共有64頁\編輯于星期五

在逐步回歸中,需要判斷變量

xi對

y

的作用,那么如何衡量其作用的大小呢？為此，構(gòu)造一個衡量

xi對

y

作用大小的指標及檢驗作用大小的方法。

二、變量的作用及作用大小的檢驗

1.衡量變量xkα對y作用大小的指標據(jù)例1中的數(shù)據(jù)分析變量的作用

(1)地層溫度T

對生油門限時間t的回歸方程為：

在此，不從理論上證明，僅以一個實例對這個問題加以說明，理解即可(詳見教材)?，F(xiàn)在是28頁\一共有64頁\編輯于星期五

lnt與1/(T+273)的相關系數(shù)。

根據(jù)例1中的數(shù)據(jù)和上式計算得：總偏差平方和Q=15.586;

偏差平方和Q1(1)=3.357;

回歸平方和Q2(1)=12.229；

Q=Q1(1)+Q2(1)

相關系數(shù)r=0.8858。注意偏差平方和與回歸平方和的值?，F(xiàn)在是29頁\一共有64頁\編輯于星期五

(2)增加一個變量---埋藏深度H后，對生油門限時間t

的回歸方程為：

lnt與1/(T+273)、1/H

的相關系數(shù)

根據(jù)例1中的數(shù)據(jù)和上式計算：總偏差平方和Q=

15.586；偏差平方和Q1(2)=1.685；

回歸平方和

Q2(2)

=13.900；

Q=Q1(2)+Q2(2)

復相關系數(shù)r

=

0.9444。

3.35712.2290.8858現(xiàn)在是30頁\一共有64頁\編輯于星期五

因此可見，回歸方程中增加一個變量后，回歸平方和的增加量等于偏差平方和的減少量，即：增加量ΔQ

是變量

H

引入回歸方程后，對

t

引起的波動，稱為變量H

對變量

t

的方差貢獻。

一般情況下，把變量xkα的方差貢獻記為Vkα，它是衡量變量xkα對y作用大小的一個指標。下面討論這個指標達到多大時，xkα才被引入的問題?，F(xiàn)在是31頁\一共有64頁\編輯于星期五統(tǒng)計量:

服從F(1,n–l-2)分布。

2.檢驗變量xkα對y作用大小的方法(1)檢驗xkα是否選入(引入)假設H0：變量xkα對y作用不顯著(作用不大)式中n—樣品數(shù)；l—回歸方程中已選入的自變量個數(shù)。給定檢驗水平α(H0成立的概率)，查F分布表得一個臨界值，記為F1

。方程中已有l(wèi)個變量，再增加xkα時的方差貢獻l+1個變量的偏差平方和現(xiàn)在是32頁\一共有64頁\編輯于星期五(2)檢驗xkα是否剔出假設H0(同前)統(tǒng)計量:當Fkα

>F1時,則否定原假設,說明原假設不成立,應把變量xkα引入回歸方程，否則引入變量結(jié)束。服從F(1,n–l-1)

分布。式中n—樣品數(shù)(數(shù)據(jù)組數(shù))；l—回歸方程中已選入的自變量個數(shù)。方程中已有l(wèi)個變量，其中xkα的方差貢獻。l個變量的偏差平方和現(xiàn)在是33頁\一共有64頁\編輯于星期五對檢驗方法的解釋

做一次檢驗相當于進行了一次隨機試驗,而試驗中統(tǒng)計量落在拒絕域(如Fkα

>

F1)的理論概率為α。一旦統(tǒng)計量的計算結(jié)果落在拒絕域，則意味小概率事件在一次試驗即發(fā)生，這說明最初的假設H0是不合理的，應該否定。給定顯著性檢驗水平α，查F分布表得臨界值F2

，若F’kα>F2，則否定H0,即xkα對y作用大，將其留在回歸方程中，否則接受假設H0，從方程中去掉變量xkα?，F(xiàn)在是34頁\一共有64頁\編輯于星期五知識復習

高斯消去法解線性方程組

一般的n階線性方程組可表示如下：

若(1)有解，那么利用矩陣變換求解的過程如下：1.消元方程組系數(shù)矩陣常數(shù)項現(xiàn)在是35頁\一共有64頁\編輯于星期五方程組系數(shù)矩陣常數(shù)項第1步設第2步設現(xiàn)在是36頁\一共有64頁\編輯于星期五第n

步設經(jīng)過n次消去計算，得到一個與(1)等價的方程組：現(xiàn)在是37頁\一共有64頁\編輯于星期五2.回代①由式(2)的第n個方程得②把代入式(2)的第n-1個方程得③再把xn、xn-1代入式(2)的第n-2個方程求出xn-2，如此逐個回代，可求出方程組的解。

上述求解過程可以總結(jié)成如下變換公式：現(xiàn)在是38頁\一共有64頁\編輯于星期五

kα

┅消去變換的自變量號；

N┅消去變換的次數(shù)(步數(shù))?，F(xiàn)在是39頁\一共有64頁\編輯于星期五rijriy求回歸系數(shù)的m階線性方程組為：令而為避免sij的較大波動給求解帶來舍入誤差整理后原方程變?yōu)椋喝?、實現(xiàn)逐步回歸的變換公式現(xiàn)在是40頁\一共有64頁\編輯于星期五

1.相關系數(shù)增廣矩陣因此其中rim+1=riy

逐步回歸是通過對變量的相關系數(shù)增廣矩陣實施一系列高斯求解變換來實現(xiàn)逐步引入和剔除變量的，并最終求出回歸方程。方程組系數(shù)矩陣(相關系數(shù)矩陣)現(xiàn)在是41頁\一共有64頁\編輯于星期五把方程組系數(shù)矩陣增加一行一列,得矩陣R:R稱之為相關系數(shù)增廣矩陣。現(xiàn)在是42頁\一共有64頁\編輯于星期五逐步回歸分析求解回歸方程就是對R實施一系列高斯求解變換。設已進行了N步，引入了l個變量xk1’,xk2’,…,xkl’，它的第N+1步不論是引入還是剔除變量xkα’,都是根據(jù)式(3-9)對R中的元素進行變換來實施。并得到第N+1步的變換矩陣。

2.逐步回歸的變換公式現(xiàn)在是43頁\一共有64頁\編輯于星期五式中rij(N)、rij(N+1)—分別是第N步、第N+1步變換矩陣R(N)和R(N+1)中的元素。

1.方差貢獻在第N步回歸的基礎上，第N+1步不論是引入還是剔除變量xkα，它的方差貢獻按下式計算：

設逐步回歸進行N步，引入l個變量對應的回歸方程為：

四、方差貢獻、偏差平方和及回歸系數(shù)現(xiàn)在是44頁\一共有64頁\編輯于星期五當Vkα(N)>0時，第N+1步是引入變量xkα’(xkα’不在第N步的回歸方程中)，Vkα(N)<0時，第N+1步是剔除變量xkα’(xkα’已在第N步的回歸方程中)。

2.偏差平方和第N步回歸方程式(3-10)的偏差平方和為:現(xiàn)在是45頁\一共有64頁\編輯于星期五則回歸方程式(3-10)的系數(shù)為：復相關系數(shù)為：逐步回歸分析不僅能夠挑選變量建立回歸方程，而且能夠幫助我們建立變量的相關形式?，F(xiàn)在是46頁\一共有64頁\編輯于星期五逐步回歸分析流程圖開始輸入引入和剔除變量的臨界值F1,F2計算相關系數(shù)增廣矩陣計算不在回歸方程中所有變量的方差貢獻，求其中最大者檢驗相應變量是否引入變換相關系數(shù)增廣矩陣計算回歸方程中所有變量的方差貢獻，求其中最小者檢驗對應的變量是否剔出變換相關系數(shù)增廣矩陣計算引入回歸方程中各變量的回歸系數(shù)、復相關系數(shù)及對已知樣品進行驗算?；貧w結(jié)束現(xiàn)在是47頁\一共有64頁\編輯于星期五§4回歸分析應用簡例

松遼盆地南部61個樣品的Ro(%)與TTI有密切相關關系，其數(shù)量關系式為：

例1

溫度時間指數(shù)TTI對鏡質(zhì)體反射率Ro回歸方程在油氣勘探中的應用。利用上式可以預測有機質(zhì)成熟度。Ro

(%)

=0.493lgTTI，R=0.99現(xiàn)在是48頁\一共有64頁\編輯于星期五

И.И.Несмеров(1975)據(jù)世界22個勘探程度較高的含油氣盆地資料，利用一元回歸得出油氣總資源量(換算成石油地質(zhì)儲量)與盆地沉積體積速度的方程為：

lgQ=2.813＋1.613lgV

例2

體積速度法估算資源量22個盆地分為四類:式中:Q—油氣地質(zhì)儲量，mt；

V—沉積物充填的平均體積速度,103km3/Ma現(xiàn)在是49頁\一共有64頁\編輯于星期五Ⅰ類：波斯灣、墨西哥灣、西西伯利亞等，

V>14×103km3/MaⅡ類：伏爾加烏拉爾、馬拉開波、南里海盆地等，

(4<V<14×103km3/Ma)Ⅲ類：二疊盆地、圣華金盆地、切爾斯克—里海等，

(1.5<V<4×103km3/Ma)Ⅳ類:多是小盆地，如維也納、伊里諾斯、密執(zhí)安盆地，

V<1.5×103km3/Ma·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

·

0.20.10.40.81.53.25.412.825.551.21024

512

256

128

64

32

16

8

4

2

1

0.5油氣原始地質(zhì)儲量與沉積充填的平均體積速度ⅠⅡ

ⅢⅣ·現(xiàn)在是50頁\一共有64頁\編輯于星期五沉積速度越快，氧化作用對有機質(zhì)的破壞程度就越低，則分散有機質(zhì)的保存和向石油轉(zhuǎn)化的條件就越好。這是體積速度法估算油氣資源量的理論基礎，也是石油地質(zhì)學的一個基礎理論問題。

B.波捷列耶娃據(jù)穩(wěn)定克拉通盆地，如阿拉伯臺地、烏拉爾—伏爾加、二疊盆地等資料，得：

lgQ=1.40041lgV－1.8911

賈維同等(1983)利用206個盆地資料得出適合我國東部中新生代盆地資源預測公式：

lgQ=3.210＋1.311lgV

問:為什么資源量隨體積速度的增大而增多?現(xiàn)在是51頁\一共有64頁\編輯于星期五

例3

利用成油地質(zhì)條件預測油氣資源量我國東部勘探程度較高的含油氣凹陷，其單位面積的油氣儲量與生、儲、蓋、運、圈、保的關系密切,朱子仁等采用探明儲量數(shù)據(jù)建立回歸方程:

Q=0.136Vf+0.729H+0.356Vr+0.152Sn-0.12N-5.37式中:Q

：單位面積的油氣儲量；

Vf

：生油巖體積與沉積巖體積之比，%；

H

：總烴與有機碳之比，%；

Vr

：儲集巖體積與沉積巖體積之比，%；

Sn

：近油源圈閉面積與沉積巖面積之比，%；

N

：含油氣凹陷經(jīng)歷的剝蝕次數(shù)。現(xiàn)在是52頁\一共有64頁\編輯于星期五泥質(zhì)蓋層封閉能力主要反映在兩個方面：一是微觀封閉能力的強弱，二是宏觀展布范圍。據(jù)蓋層阻止油氣運移的方式，可把蓋層的微觀封閉機理分為毛細管力封閉、異常壓力封閉和濃度封閉。對毛細管力封閉機理而言，泥質(zhì)蓋層的突破壓力是評價的關鍵參數(shù)。突破壓力的計算指標有測井計算的總孔隙度和有效孔隙度。由蘇丹Muglad(穆格萊德)盆地巖心與測井資料回歸的突破壓力方程為：例4

參數(shù)預測模型(1)測井蓋層突破壓力預測模型泥質(zhì)蓋層的有效孔隙度泥質(zhì)蓋層的總孔隙度經(jīng)驗系數(shù)現(xiàn)在是53頁\一共有64頁\編輯于星期五式中

Pa1:總孔隙度計算的泥質(zhì)蓋層突破壓力；φt:泥質(zhì)蓋層的總孔隙度；

k1:經(jīng)驗系數(shù),當φ>20%時k1=0.2,當φ<20%時,k1=0.22;

Pa2:有效孔隙度計算的泥質(zhì)蓋層突破壓力；φe:泥質(zhì)蓋層的有效孔隙度。(據(jù)方朝亮主編《勘探開發(fā)集成配套技術及應用實踐》，2006)?，F(xiàn)在是54頁\一共有64頁\編輯于星期五(2)油氣運聚系數(shù)預測模型油氣運聚系數(shù)是成因法估算資源量的關鍵參數(shù)。在中石油第三次資源評價中，對38個資源探明程度相對較高的油氣聚集單元進行剖析，獲得了油氣成藏條件定量描述參數(shù)和油氣運聚系數(shù)等重要參數(shù)。在此基礎上分析、研究了油氣成藏地質(zhì)因素與油氣運聚系數(shù)的關系，采用逐步回歸分析方法，建立油氣運聚系數(shù)預測模型：烴源巖年齡(Ma)烴源巖成熟度(%)不整合面?zhèn)€數(shù)圈閉面積系數(shù)石油運聚系數(shù)(%)(據(jù)趙文智等《石油地質(zhì)理論與方法進展》，2006)現(xiàn)在是55頁\一共有64頁\編輯于星期五序號含油氣盆地（地區(qū)）現(xiàn)在溫度(T)/℃實際深度(H)/m生油門限時間(t)/Ma123456789101112131415161718杜阿拉盆地(喀麥隆)落山磯盆地(美國)文吐拉盆地(美國)巴黎盆地(法國)阿啟坦盆地(1)(法國)阿啟坦盆地(2)(法國)卡馬爾圭盆地(法國)阿尤恩地區(qū)蘇綠海盆地(沙巴)塔拉納基盆地(新西蘭海上)亞馬遜盆地(委內(nèi)內(nèi)瑞拉)塔拉納基盆地(新西蘭海上)東營盆地潛江盆地松遼盆地(1)松遼盆地(2)松遼盆地(3)遼河盆地6511512760907210685120806295939070656381120024002740140033002500325027403050290017503350220022001330123011801700701212180112135381051270359323535110100905018個盆地生油層數(shù)據(jù)例5

預測有機成熟區(qū)現(xiàn)在是56頁\一共有64頁\編輯