黄 琳，杨明合

（中国石油钻井工程重点实验室长江大学研究室，湖北武汉 434000）

常见的地层压力状态识别方法包括等效深度法、Eatone 法及Fillippone 法等，但以上方法在应用过程中，所参考的数据类型较少，并且对于压力状态模糊的地层，难以给出清晰明确的判断。Fisher 判别分析方法能够同时参考多种类型的数据，建立明确的判别分类模型，并且对原始数据的分布没有严格要求，适用于事先不知道样本分布的情况。该方法已在多个领域得到应用，例如陈亮等[1]，姜春露等[2]使用Fisher 判别分析方法进行隧洞围岩的分类，武延亮，王伟，王鹏等[3-7]使用Fisher 判别分析方法进行岩性以及突水水源的识别等，均得到了良好的应用效果，说明该方法具有一定的可靠性，因此本文选用Fisher 判别分析方法，通过分析测井数据变化规律与地层压力状态之间的关系，借助SPSS 软件建立地层压力状态的判别模型，并利用该模型对未知压力状态的地层进行识别。

1 利用测井资料进行地层异常压力的识别

在正常压力情况下，地层孔隙度与井深之间存在的函数关系[8]：

其中:Φ－泥、页岩的孔隙度，%；Φ0-泥、页岩在地面的孔隙度，%；c-常数；D-井深，m。

由式（1）可知，正常压力情况下，地层孔隙度与井深在半对数坐标轴上存在线性关系，根据“正常压力趋势线”可进行地层异常压力的识别。研究表明，在正常压力情况下，声波时差、密度以及中子孔隙度等测井数据与井深在半对数坐标轴上均存在类似的线性关系[9，10]，同样可回归得到相应的“正常压力趋势线”，并且基于该趋势线也可实现对地层压力状态的分析。……