一种研究油藏剩余油分布的新方法的简要介绍
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一、单元概况1.油藏地质概况胜二区东三5单元位于胜坨油田胜利村构造西南翼,北面、东面分别被7号断层和9号断层分割与三区坨21和坨11断块相连,西及西南与边水相连,呈扇形分布,为三角洲前缘沉积的中高渗亲水砂岩油藏。
东三5砂层组埋藏深度1610-1720米。
单元含油面积2.3平方千米,油层平均有效厚度20.3米,地质储量830万吨。
单元整体为三角洲前缘沉积,全区以水下分流河道微相为主,其次为道间沉积。
储层主要是中、细砂岩,其成分成熟度,结构成熟度都较低,岩石胶结类型为孔隙-接触式,胶结疏松,出砂严重。
共有5个含油小层,小层平均渗透率最大值2412×10-3平方微米,储层的整体变异系数均处于0.4-0.65之间。
平面上渗透率1000-3000×10-3平方微米,平面上有较强的非均质性。
各小层西南面受边水控制,5砂层组水侵系数1.26×104方/(月·兆帕)。
原始油层温度60-65摄氏度,原始油层压力16.7兆帕,饱和压力9.8兆帕。
地面粘度范围225-2661毫帕秒,地层水型为氯化钙,目前地层水矿化度17000毫克/升,总之,胜二区东三段5砂层组是一个构造简单、油层厚度大、渗透性较好、油稠、低温、高盐、出砂严重、边水活跃的构造油藏。
2.单元开发简历胜二区东三单元1968年10月投入开发,到目前主要经历了天然能量开发阶段;投入注水开发阶段;综合调整产能扩建阶段;综合治理减缓递减阶段以及综合调整细分阶段,共五个开发阶段。
目前处于综合调整细分阶段,2011年针对日益变差的井网,单元实施细分单元综合调整,将单元进一步划分为二区东三13、二区东三1-3不含13、二区东三4和二区东三5等4个细分单元,其中东三4及东三5实施综合调整,共钻新井26口,东三13实施水平井开发,钻新水平井9口。
实施综合调整后东三4主体部分投入注聚开发,并于2012年11月投产。
二、基础模型建立1.静态模型的建立首先统计了352口井的静态数据(井信息、分层数据、井斜数据、砂体数据、测井数据等),保证了油藏地层格架模型的准确性。
龙北萨高合采井区油藏描述及剩余油分布规律研究的开题报告题目:龙北萨高合采井区油藏描述及剩余油分布规律研究研究背景:随着油气资源的逐渐枯竭和国际油价的剧烈波动,对油藏剩余油的深入研究已成为油气工业的重要问题。
龙北萨高合采井区是中国西部重要的油田之一,油藏储量较大,但近年来出现开采难度增加和生产下降等问题。
因此,研究该油藏的描述和剩余油分布规律,有助于揭示该油藏开采难度增加的原因和未来的生产方向,对于提高油田开发效率具有重要意义。
研究目的:本次研究的主要目的是:1.对龙北萨高合采井区油藏的物性特征、孔隙结构和油气分布情况进行详细描述,建立油藏数学模型;2.通过现场取样和实验室分析,确定该油藏的剩余油分布规律及影响因素;3.提出相应的开发方案,为该油田的合理开发提供科学的依据。
研究方法:本研究将采用以下研究方法:1.采用地震勘探技术和地质钻探技术,建立油藏地质模型,确定该油藏的物性特征和孔隙结构;2.在油田现场进行取样分析,包括沉降实验、物性试验和孔隙度测试等,对该油藏的物性特征和孔隙结构进行实际测量和分析;3.依据现场实验数据和实验室分析结果,建立数学模型,确定该油藏的剩余油分布规律及影响因素;4.根据研究结果,提出相应的开发方案,为该油田的合理开发提供科学的依据。
预期成果:1.详细描述了龙北萨高合采井区油藏的物性特征、孔隙结构和油气分布情况,建立了油藏数学模型;2.确定了该油藏的剩余油分布规律及影响因素,为该油田的合理开发提供了依据;3.提出相应的开发方案,为该油田的合理开发提供了科学的建议。
研究意义:1.为龙北萨高合采井区油藏的合理开发提供了科学的依据;2.揭示了油藏开采难度增加的原因,为油气工业的发展提供了一定的参考;3.提高了油藏开发效率,有利于维持国家的能源供应。
数值模拟方法在剩余油分布研究中的应用油藏中的原油,经过多次不同方式的开采之后,仍然保存在油藏之中的原油即为剩余油。
剩余油开采难度较大,但作为中后期油田提高产能的可靠途径,是不少油田企业必须面临的问题之一。
本文简要讨论了剩余油研究的现状,希望可供研究人员参考。
标签:剩余油;分布;影响因素;数值模拟以往在油田开发、动态分析、方案编制等工作中,主要应用原始的测试等资料,采用油藏工程常规方法分析潜力、拟定措施,这种定性研究难以满足油田特高含水期精细分析、精细挖潜的要求。
而油藏数值模拟技术就是一种更快速、更直观、信息处理更加迅速进行油藏精细描述、油藏定性评价的一种手段,对剩余油分布等研究达到量化描述水平,为油田特高含水期的精细挖潜提供有利条件。
剩余油研究,作为中后期提高油田产能的可靠途径,备受研究者关注。
简要分析了影响剩余油分布的两个因素:地质因素与开发因素,同时对剩余油分布研究中的方法,结合实例进行了简单探讨。
最后对数值模拟研究结果的不确定性进行了讨论,以提升数值模拟方法的精度。
1.剩余油分布的影响因素1.1地质因素沉积微相的展布是控制油水平面运动的主要因素。
研究发现,剩余油分布因素主要为以下几点:1)空间中的砂体几何展布形态。
砂体顶--底界面的起伏形态、油层的构造控制着剩余油的形成分布,除此之外,还影响着油井的生产。
2)存在着不同的微相物性。
不同的微相物性之间存在差异,此种差异会影响油井的生产能力。
3)砂体内部结构。
砂体内部结构呈现出向上的韵律性。
研究发现,在正韵律的油层顶部易形成剩余油富集,在反韵律油层的底部易形成剩余油富集,在复合韵律层垂直向上会出现渗透段,易形成剩余油富集。
1.2开发因素1)井网分布不均匀。
对于整个开采区没有分层系开采,而是采用一个井网,这种情况会引起层位井网的不均匀,容易形成剩余油。
当井网分布不均匀时,一些油藏区域中分布有井网,一些油藏区域无分布井网,则这些无井网油藏区域会存在较多的剩余油。
280油藏开发后期,油田通常处于高含水阶段,此时剩余油分布比较分散,常常认为剩余油分布规律性不强,而实际上是存在一定规律的。
A油田已处于高含水阶段,剩余油表现出总体分散,局部集中的特征,开展剩余油研究,对油田下步挖潜有重要作用。
1 A油田地质特征A油田主要为滨浅湖滩坝和三角洲前缘沉积。
总体表现为下部沉积时水体较深,物源充沛,呈现“砂包泥”的特征,为三角洲前缘沉积。
主要微相类型为水下分流河道、河口坝、远砂坝、前缘席状砂和水下分流间湾,其中水下分流河道砂和河口坝砂构成了最主要的储集体,砂层厚,储层物性好,砂体呈NW-SE向展布。
油层呈“油帽子”发育在顶部,油藏模式表现为块状底水油藏。
油藏储层物性主要受沉积微相控制,物性的空间展布规律与沉积相带的分布具有较好的相关性。
2 剩余油分布模式2.1 平面剩余油由于平面剩余油的分布主要受微构造、储层隔夹层、沉积相带以及开发方式、特征等影响,导致平面上呈现分布较分散、局部较集中的特征,一般在平面上主要分布在沉积相边缘相带区域、构造的上倾方向、砂体的尖灭线周围、井网较稀、控制较弱等区域。
2.1.1 边缘相带储层物性差砂体的展布规律对水侵方向有决定作用,储层物性对注水水线推进速度有重大影响。
一般情况下,水驱油时水线往物性好的区域优先推进(沿坝砂、水下分流河道砂等),而后往物性相对较差的其他部位扩展(滩砂、坝砂侧缘、水下分流河道砂边部等),因此,容易产生在低渗带边缘水驱程度偏低,剩余油集中分布。
2.1.2 平面相变导致死油区构造-岩性油藏在相变区容易形成剩余油富集。
但受渗流屏障和渗流差异的影响,该区域水线波及不到,为死油区,同时储层零散,物性较差,该区域的剩余油为“滞留型”剩余油,无法被动用。
2.1.3 构造上倾方向水淹程度低构造特征对油藏的控制作用明显,除控制油气生、运、聚、保等,也会对剩余油的分布、油藏水淹等产生影响。
剩余油主要分布在构造较高部位,特别是在水淹初期和中期更是如此。
稠油油藏剩余油分布及挖潜措施数值模拟研究【摘要】目前,我国油田平均含水己达80%以上,但仅采出可采储量的2/3左右,因此高含水期开发将是我国重要的油田开发阶段。
首先对剩余油分布的影响因素和分布规律进行调研,其次以某稠油区块高含水期天然水驱油藏为主要研究对象,建立了机理模型。
该油田为正韵律,设计井网为反九点法井网,其中提液方式取两个水平,其余因素各取三个水平。
通过油藏数值模拟技术研究了高含水期剩余油分布规律,最后,结合油藏剩余油分布特征,提出了油田特高含水期挖潜措施。
【关键词】稠油油藏剩余油分布数值模拟正韵律1 平面剩余油分布规律研究1.1 机理模型的建立针对海上稠油砂岩油藏特性及开发特点,建立机理模型。
原油粘度为50mPa.s,小层厚度为2m,井距为300m,采液速度为3%,开采时间为25年。
对于平面剩余油分布主要考虑平面非均质性对剩余油分布的影响,平面渗透率平均值取为3000mD,设计级差取三个水平,分别为4、9、19,平面渗透率分布见表1。
对于平面渗透率的分布状态主要考虑两种形式,一种为斜向分布,另外一种为垂向分布。
1.2 平面剩余油分布规律(1)渗透率斜向分布:级差由低到高原油采出程度分别为24.68%、23.15%、22.56%和最终含水率分别为87.78%、88.58%、89.06%,随非均质性级差的增大,水区开发效果变差,剩余油越富集。
模型左上部渗透率低,剩余油饱和度高,右下部渗透率高,剩余油饱和度低,所以储层的左上部为剩余油富集区。
随着级差的增大,剩余油富集区逐渐向渗透率低的左上方偏移。
图1?各级差下的剩余油平面饱和度场图(2)渗透率垂向分布:剩余油平面饱和度分布如图1所示,随非均质性级差的增大,水区开发效果变差,剩余油越富集。
模型左侧渗透率低,右侧渗透率高,随着级差的增大,剩余油富集区逐渐向渗透率低的左侧偏移。
2 纵向剩余油分布规律研究2.1 机理模型的建立针对海上稠油砂岩油藏特性及开发特点,设计研究因素包括以下五个:油层厚度、纵向渗透率非均质性、原油粘度、采液速度、提液方式。
真35断块油藏剩余油分布研究【摘要】真武油田是苏北盆地一个富有代表性的复杂小断块油田,它具有多含油层系、多断块、多油水系统、多油藏类型的特点。
在精细建模的基础上,应用精细油藏数值模拟与硼中子测试、油藏工程综合分析多种手段,研究剩余油的宏观三维分布规律和现状。
应用核磁共振和微观水驱油物模试验相结合确定剩余油的微观分布规律。
为高渗高含水油藏的进一步开发打下了基础,也为剩余油的高效挖潜改善水驱开发效果提供了有力的技术支持。
【关键词】精细油藏数值模拟微观分布规律高渗高含水油藏剩余油真35断块位于真武构造的东部,是一个南、北、西三面受断层封挡,东部开启的北东走向的狭长的半封闭断块。
真武油田含油层系主要分布下第三系下始新统的戴南组一段(E2d1)、戴南组二段(E2d2)、中始新统三垛组一段(E2s1),其中垛一段为真武油田主力含油层系。
1 国内剩余油研究现状国内有关剩余油分布研究重点主要集中在:对剩余油分布的描述、对剩余油饱和度的测量与监测技术的研究、对剩余油挖潜技术的研究。
根据国内现有各种分析,高含水后期和特高含水采油阶段剩余油的分布主要有以下几种类型(韩大匡,1995):(1)不规则大型砂体的边角地区,或砂体被各种泥质遮挡物分割所形成的滞油区;(2)现有井网控制不住的砂体;(3)断层附近井网难以控制的部位;(4)正韵律厚层的上部;2 剩余油分布研究2.1 影响真武油田剩余油分布的因素2.1.1 地质因素(1)地层发育情况。
真武油田第三系地层自下而上分为阜宁组、戴南组、三垛组、盐城组。
含油层系主要分布于下第三系始新统的戴南组一段(E2d1 )、戴南组二段(E2d2)、三垛组一段(E2s1 )。
戴二段与垛一段之间为假整和接触。
垛一段与垛二段之间为整和接触。
(2)储层物性。
本区物性分析样品只有E2d22-6、E2d22-7、E2d23-7和E2d11-6,其中E2d22物性最好,孔隙度为23.7%,平均空气渗透率为703.8×10-3um2;E2d23次之,孔隙度为21.3%,平均空气渗透率为140.9×10-3um2;E2d11最差,孔隙度为19.1%,平均空气渗透率为47.6×10-3um2。
摘要我国经济的迅速发展使得对原油的依赖程度加大,海外区块成为勘探开发的重要产区。
委内瑞拉盆地东南部的奥里诺科重油带是目前世界上储量最大但开发程度最低的石油富集带,MPE3区块自2006年投入开发,截至目前水平井冷采采收率仅为2.5%,大量剩余油滞留地下,对于超重油油藏剩余油问题认识不清楚,开展其主控因素及分布规律研究势在必行。
论文在辫状河储层构型研究的基础上,通过超重油油藏动态分析、基于储层构型模型的油藏数值模拟研究,开展了超重油油藏剩余油主控因素和分布规律研究。
论文取得以下研究认识:(1)委内瑞拉超重油油藏流体在开发过程中表现出“泡沫油”特征,生产驱动力包括生产压差和油气重力分异造成的驱动力,在初期水平井冷采开发过程中表现出较高的采油速度以及较低的生产气油比特点,水平井冷采标定采收率为9.62%。
(2)利用分区相对渗透率曲线、泡沫油机理化学方程等提高了超重油油藏数值模拟精度,基于油藏数值模拟研究认为,地下流体的渗流规律受储层砂体内部结构以及油气重力分异作用控制。
纵向来看,超重油油藏油层下部、构型界面位置、储层非均质程度强的水平井间区域剩余油较为富集;平面上的剩余油富集区呈条带状分布,不发生平面的扩散,主要集中在水平井排间、断层不耦合的主力砂体区域;剩余油在单砂体内的富集主要分布于心滩砂体、泛滥平原、辫状河道砂体等不同类型砂体接触带。
(3)指出储层内部结构是影响研究区剩余油分布的主要地质因素,不同级次的储层构型界面影响油气重力分异作用,遮挡形成剩余油的富集。
不同成因类型的构型界面、构型单元构成储层的非均质性,影响剩余油的富集。
水平井的特征参数是影响剩余油分布的主要工程因素,包括有水平井在油层中的位置、水平井排间距。
水平井井间及排间的地层压力分布、水平井网与断层的不耦合也是影响研究区剩余油的重要因素,造成剩余油的局部富集。
关键词:超重油油藏;水平井;辫状河储层构型;油藏数值模拟;剩余油Study on the Remaining Oil Distribution in the Morichal Section of the Super Heavy Oil Reservoirs in MPE3 Block, VenezuelaChen Lijiong (Geological Resource and Geological Engineering)Directed by Prof. Lin ChengyanAssociate Prof. Ren LihuaAbstractThe rapid development of China’s economy has increased the dependence on crude oil, which makes the oversea blocks become the important production areas for exploration and development. The Orinoco heavy oil belt in the southeastern part of the Venezuela Basin is currently the world’s largest and least developed petroleum enrichment zone. The MPE3 block has been operating since 2006. Up to now, the horizontal well recovery rate is only 2.5%, and a large amount of remaining oil remains underground. The remaining oil problem in the ultra-heavy oil reservoir is unclear. It is imperative to carry out research on its main controlling factors and distribution characteristic to improve the production effect of horizontal well. Based on the study of braided river reservoir architecture, dynamic analysis of super-heavy oil reservoirs and reservoir numerical simulation, the paper studies the main controlling factors and distribution characteristic of remaining oil in super-heavy oil reservoirs and obtains the following understanding:(1) The fluids of Venezuelan super heavy oil reservoir exhibit “foamy oil” characteristics in the development process. The driving force for production includes the force caused by the producing pressure and the gravitational differentiation of oil and gas. In the early stage, the development effect of horizontal wells was relatively good with the high oil recovery rate and the lower gas-oil production ratio. The horizontal well cold recovery rate is calibrated by 9.62%.(2) The relative permeability curve of the zones and chemical equation of the foamy oil were used to improve the accuracy of numerical simulation of the super-heavy oil reservoir. Itis considered that the seepage law of underground fluids is controlled by the internal structure of the sand body of the reservoir and the gravitational differentiation of oil and gas. Longitudinally, the remaining oil which in the lower part of the reservoir, place of architecture interface and reservoir heterogeneity is relatively rich; the remaining oil rich-area on the plane is distributed in strips including the area of main sand body, horizontal wells and faults that are not coupled. The accumulation of remaining oil in the single sand body is mainly distributed in the contact zones of different sand bodies such as braided bar, flood plains, and braided channel sand bodies.(3) It is pointed out that the internal structure of the reservoir is the main geological factor controlling the distribution of remaining oil in the study area. Different levels of reservoir interface affect the gravity differentiation of oil and gas, and lead to the accumulation of remaining oil. The interfaces and architecture units of different genetic types constitute the heterogeneity of the reservoir and affect the enrichment of remaining oil. The characteristic parameters of horizontal wells are the main engineering factors affecting the distribution of remaining oil, including the location of horizontal wells in reservoirs and the spacing between horizontal wells. The distribution of formation pressure between horizontal wells and rows, and the uncoupling of horizontal well patterns and faults are also important factors in controlling the remaining oil in the study area, which result in local enrichment of the remaining oil. Keywords: Super heavy oil reservoir; Horizontal well; Braided river reservoir architecture; Reservoir numerical simulation; Remaining oil目录第一章前言 (1)1.1 选题的目的和意义 (1)1.2 研究现状 (1)1.2.1 超重油水平井冷采开发研究现状 (1)1.2.2 超重油渗流特征研究现状 (3)1.2.3 超重油油藏剩余油研究现状 (4)1.3 研究内容及方法 (6)1.3.1 超重油油藏剩余油动态分析 (6)1.3.2 油藏数值模拟研究 (6)1.3.3 超重油油藏剩余油主要影响因素研究 (7)1.3.4 超重油油藏剩余油分布规律研究 (7)1.4 技术路线 (7)第二章研究区概况 (9)2.1 构造特征 (9)2.2 地层特征 (10)2.3 沉积与储层特征 (11)2.4 油田开发概况 (13)第三章超重油油藏剩余油动态分析 (15)3.1 超重油油藏特征 (15)3.1.1 静态特征参数 (15)3.1.2 水平井初期生产特征 (18)3.2 超重油油藏水平井冷采开发特征 (22)3.3 超重油油藏开发规律分析 (26)3.4 水平井冷采影响因素分析 (29)3.5 超重油油藏冷采采收率分析 (32)第四章油藏数值模拟研究 (34)4.1 数模模型建立 (34)4.2 历史拟合方法 (36)4.3 历史拟合及动态预测 (37)4.3.1 提高油藏数值模拟精度的方法 (37)4.3.2 油藏数值模拟历史拟合 (39)第五章超重油油藏剩余油分布规律 (42)5.1 超重油油藏剩余油分布特征 (42)5.1.1 平面剩余油分布规律 (42)5.1.2 纵向剩余油分布规律 (44)5.1.3 单砂体剩余油分布规律 (45)5.2 超重油油藏剩余油主要影响因素研究 (45)5.2.1 储层构型对剩余油的影响作用 (45)5.2.1.1 不同级次构型界面对剩余油的影响作用 (46)5.2.1.2 不同级次构型单元对剩余油的影响作用 (50)5.2.2 储层非均质对剩余油的影响作用 (53)5.2.2.1平面非均质对剩余油的影响作用 (53)5.2.2.2层间非均质对剩余油的影响作用 (54)5.2.2.3层内非均质对剩余油的影响作用 (57)5.2.3 水平井特征对剩余油的影响作用 (59)5.2.3.1 水平井段长度 (59)5.2.3.2 水平井井距 (60)5.2.3.3 水平井在油层中的位置 (61)5.2.4 地层压力对剩余油的影响作用 (63)5.2.5 断层对剩余油的影响作用 (64)第六章结论和认识 (66)参考文献 (67)攻读硕士学位期间取得的学术成果 (72)致谢 (73)中国石油大学(华东)学位论文第一章前言1.1 选题的目的和意义超重油油藏具较高的资源潜力且占全球剩余石油资源比重较大(>70%),全球含超重油盆地数量多、原始储量大(共计192个,地质储量为4884×108t)。
一种研究油藏剩余油分布的新方法的简要介绍
灰色关联法进行剩余油分布研究是一种综合各种动、静态参数(如微相、生产井影响因子等)的多参数综合评价方法。
灰色系统理论以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定系统为研究对象,主要通过对“部分已知信息”的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。
灰色关联分析是一种新的因素分析方法,它对系统动态过程量化分析以考察系统诸因素之间的相关程度,是一种定量与定性相结合的分析方法。
其基本思想是根据事物或因素的序列曲线的相似程度来判断其关联程度的,若两条曲线的形状彼此相似,则关联度大;反之,关联度就小。
灰色关联分析是在由系统因素集合和灰色关联算子集合构成的因子空间来进行研究的,灰色关联是指事物之间的不确定关联,是系统因子之间、因子对系统主行为之间的不确定关联。
灰色关联分析的基本任务是基于行为因子序列的微观或宏观几何接近,以分析和确定因子之间的影响程度或因子对主行为的贡献程度。
数理统计中的回归分析、方差分析、主成分分析等是用来进行系统分析的方法[55]。
这些方法都有下述不足之处:要求有大量数据,因为数据量少就难以找出统计规律;要求各因素数据与系统特征数据之间呈线性关系且各因素之间彼此无关;要求样本数据服从某个典型的概率分布,但是在实际工作中,这种要求往往难以满足,尤
其是在我国统计数据比较有限,而且现有数据灰度较大,许多数据难以找到典型的分布规律;往往计算量大、过程复杂繁琐;可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象,导致系统的关系和规律遭到歪曲和颠倒。
灰色关联分析方法从某种程度上弥补了上述缺憾,它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,应用十分方便,而且分析的结果一般与定性分析相吻合,因此,灰关联分析是系统分析中很有独特优势、比较实用和可靠的一种分析方法。
灰色关联度是灰色关联分析的基础和工具,是灰色系统的“细胞”。
灰色关联度描述了系统发展过程中,因素间相对变化的情况,也就是变化大小、方向和速度的相对性,相对变化基本一致,则认为两者关联度大;反之,两者关联度就小。
关联度是事物之间、因素之间关联性的“量度”,它通过从随机性的序列中找到关联性,从而为因素分析、预测的精度分析提供依据,为决策提供基础,为主要因素的判断提供方法途径。
灰色关联分析是灰色系统理论的基本内容,它的基本思想是根据曲线间的相似程度来判断因素间的关联程度。
它是根据系统各因素间或各系统行为间发展态势的相似或相异程度,来衡量关联程度的方法[7],它是灰色系统分析、预测、决策的基础。
灰色关联分析包括母序列与子系列的选定、关联系数、关联度、关联序和关联矩阵的计算等。
在开发地质阶段,灰色关联度分析方法在储层研究的许多方面都有应用,包括对储层物性、储层产能、储层中的小层对
比技术等,甚至有些学者用这种方法进行油藏中的来水方向分析。
灰色关联分析从其思想方法上来看,属于几何处理的范畴,是对反映各因素变化特性的数据序列所进行的几何比较。
用于度量因素之间关联程度的关联度,就是通过因素之间的关联曲线的比较而得到的。
该方法突破了传统精确数学绝不容许模棱两可的约束,具有原理简单、易于掌握、计算简便、排序明确、对数据分布类型及变量之间的相关类型无特殊要求等特点,故具有极大的实际应用价值。
一、灰色关联分析原理
二、灰色关联分析方法的基本特征作
1.总体性
关联度虽是描述离散函数之间的远近程度的量度,但它强调的是若干个离散函数对一个离散函数远近的相对程度,也就是说,因素之间关联度数值大小并不重要,重要的是比较各子序列对同一母序列的影响大小,即排出关联序。
灰色关联的总体性突破了一般系统分析中常用的因素两两对比的框架,而是将各因素统一置于系统之中进行比较与分析,具有更广泛的实用价值;
2.非对称性
在客观世界中,因素之间存在着错综复杂的关系,在同一系统中,对于甲因素来说,乙因素与其关系最紧密,但对乙因素来说,并不一定就是与甲因素关系最紧密。
甲对乙的关联度,并不等于乙对甲的关联度。
非对称性较客观地反映了系统中因素之间真实的灰关
系,就这一点来说,灰色关联分析较数理统计分析前进了一步;3.非唯一性
关联度随着母序列不同、子序列不同、原始数据处理方法不同、数据多少不同、分辨系数不同而不同;
4.有序性
灰色关联分析的主要研究对象是离散形式的系统状态变量。
与相关分析不同,这种离散函数中的各个数据不能两两交换,更不能任意颠倒时序,否则就会改变原序列的性质[57];
5.态性
因素间的灰关联度随着序列的长度不同而变化,表明系统在发展过程中,各因素之间的关联关系也随着不断变化。