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Organic Matter Maturity Profile of a Well Case Study by Combination of Raman Spectroscopy and Principal Component Analysis–Partial Least Squares Regression (PCA–PLS) Chemometric Methods
Energy & Fuels ( IF 5.2 ) Pub Date : 2018-08-16 00:00:00 , DOI: 10.1021/acs.energyfuels.8b01093
Lucia Bonoldi 1 , Francesco Frigerio 1 , Lea Di Paolo 2 , Alberto. Savoini 3 , Donato Barbieri 2 , Domenico Grigo 4
Energy & Fuels ( IF 5.2 ) Pub Date : 2018-08-16 00:00:00 , DOI: 10.1021/acs.energyfuels.8b01093
Lucia Bonoldi 1 , Francesco Frigerio 1 , Lea Di Paolo 2 , Alberto. Savoini 3 , Donato Barbieri 2 , Domenico Grigo 4
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Raman spectroscopy is largely informative about organic matter (OM) chemical composition and structure and can therefore be applied to evaluate the thermal maturity of coals, carbonaceous materials and kerogens, i.e., their degree of evolution during burial heating. The evaluation of OM maturity is commonly performed by band-fitting followed by the measure of suitable spectral parameters (typically band separations and area ratios). However, this procedure can introduce some subjectivity both in the number and line-shape of the fitting bands and in the definition and selection of the most meaningful spectroscopic parameters. Here, a principal component analysis–partial least squares regression (PCA–PLS) chemometric approach for the treatment of spectra is presented, that is intrinsically unaffected by such arbitrariness. In fact, the total spectrum is analyzed in order to extract the spectroscopic ranges of maximum variance in a multivariate approach. In addition, being automated, the treatment is well-suited to huge sets, as those commonly collected to appropriately and reliably evaluate the chemical–physical and geological variables in an exploration well. As a case study the maturity profile (maximum paleotemperature) of OM from a well drilled in the Lower Congo basin (offshore Angola) is evaluated, both by spectral parameters and by PCA–PLS analysis, with results in good agreement on the basis of the prediction error. A set of coals is adopted as a reference to predict the reflectance in oil (%Ro) profile from the Raman data. The comparison of the calculated %Ro values with the experimental ones, presenting, in this case, some suppressed values, shows that the Raman analysis is not affected by underestimation of maturity as the vitrinite reflectance may be.
中文翻译:
结合拉曼光谱和主成分分析-偏最小二乘回归(PCA-PLS)化学计量方法进行的油井有机物成熟度分析
拉曼光谱学在很大程度上说明了有机物(OM)的化学组成和结构,因此可用于评估煤,碳质材料和干酪根的热成熟度,即其在埋藏加热过程中的演化程度。OM成熟度的评估通常是通过频带拟合,然后通过测量合适的光谱参数(通常是频带间隔和面积比)来进行的。但是,此过程可能在拟合带的数量和线形以及最有意义的光谱参数的定义和选择方面引入一些主观性。在这里,提出了一种用于光谱处理的主成分分析-偏最小二乘回归(PCA-PLS)化学计量学方法,这种方法本质上不受这种任意性的影响。实际上,分析总光谱,以便在多变量方法中提取最大方差的光谱范围。另外,由于是自动化的,因此该处理非常适合于大套设备,因为通常收集这些设备以适当可靠地评估勘探井中的化学,物理和地质变量。作为一个案例研究,通过光谱参数和PCA–PLS分析对刚果(金)下刚果盆地(安哥拉近海)的一口井的OM的成熟度曲线(最高古温度)进行了评估,结果与预测误差。采用一组煤作为预测油中反射率的参考(%通常收集这些数据以适当可靠地评估勘探井中的化学,物理和地质变量。作为一个案例研究,通过光谱参数和PCA–PLS分析对刚果(金)下刚果盆地(安哥拉近海)的一口井的OM的成熟度曲线(最高古温度)进行了评估,结果与预测误差。采用一组煤作为预测油中反射率的参考(%通常收集这些数据以适当可靠地评估勘探井中的化学,物理和地质变量。作为一个案例研究,通过光谱参数和PCA–PLS分析对刚果(金)下刚果盆地(安哥拉近海)的一口井的OM的成熟度曲线(最高古温度)进行了评估,结果与预测误差。采用一组煤作为预测油中反射率的参考(%在预测误差的基础上,结果具有良好的一致性。采用一组煤作为预测油中反射率的参考(%在预测误差的基础上,结果具有良好的一致性。采用一组煤作为预测油中反射率的参考(%R o)轮廓来自拉曼数据。在这种情况下,通过计算得出的%R o值与实验值的比较,得出了一些抑制值,结果表明,拉曼分析不受玻色体反射率可能会低估的成熟度的影响。
更新日期:2018-08-16
中文翻译:
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结合拉曼光谱和主成分分析-偏最小二乘回归(PCA-PLS)化学计量方法进行的油井有机物成熟度分析
拉曼光谱学在很大程度上说明了有机物(OM)的化学组成和结构,因此可用于评估煤,碳质材料和干酪根的热成熟度,即其在埋藏加热过程中的演化程度。OM成熟度的评估通常是通过频带拟合,然后通过测量合适的光谱参数(通常是频带间隔和面积比)来进行的。但是,此过程可能在拟合带的数量和线形以及最有意义的光谱参数的定义和选择方面引入一些主观性。在这里,提出了一种用于光谱处理的主成分分析-偏最小二乘回归(PCA-PLS)化学计量学方法,这种方法本质上不受这种任意性的影响。实际上,分析总光谱,以便在多变量方法中提取最大方差的光谱范围。另外,由于是自动化的,因此该处理非常适合于大套设备,因为通常收集这些设备以适当可靠地评估勘探井中的化学,物理和地质变量。作为一个案例研究,通过光谱参数和PCA–PLS分析对刚果(金)下刚果盆地(安哥拉近海)的一口井的OM的成熟度曲线(最高古温度)进行了评估,结果与预测误差。采用一组煤作为预测油中反射率的参考(%通常收集这些数据以适当可靠地评估勘探井中的化学,物理和地质变量。作为一个案例研究,通过光谱参数和PCA–PLS分析对刚果(金)下刚果盆地(安哥拉近海)的一口井的OM的成熟度曲线(最高古温度)进行了评估,结果与预测误差。采用一组煤作为预测油中反射率的参考(%通常收集这些数据以适当可靠地评估勘探井中的化学,物理和地质变量。作为一个案例研究,通过光谱参数和PCA–PLS分析对刚果(金)下刚果盆地(安哥拉近海)的一口井的OM的成熟度曲线(最高古温度)进行了评估,结果与预测误差。采用一组煤作为预测油中反射率的参考(%在预测误差的基础上,结果具有良好的一致性。采用一组煤作为预测油中反射率的参考(%在预测误差的基础上,结果具有良好的一致性。采用一组煤作为预测油中反射率的参考(%R o)轮廓来自拉曼数据。在这种情况下,通过计算得出的%R o值与实验值的比较,得出了一些抑制值,结果表明,拉曼分析不受玻色体反射率可能会低估的成熟度的影响。