Factor analysis of measurement data using the example of physicochemical well data for shale formations
PBN-AR
Instytucja
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
EN
Czasopismo
Nafta-Gaz
ISSN
0867-8871
EISSN
Wydawca
Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy
Rok publikacji
2016
Numer zeszytu
12
Strony od-do
1069-1075
Numer tomu
72
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
Autorzy
Pozostali autorzy
+ 2
Słowa kluczowe
PL
formacje łupkowe, pomiary fizykochemiczne, analiza czynnikowa
EN
shale formations, physicochemical measurements, factor analysis
Open access
Tryb otwartego dostępu
Otwarte czasopismo
Wersja tekstu w otwartym dostępie
Wersja opublikowana
Licencja otwartego dostępu
Creative Commons — Uznanie autorstwa
Czas opublikowania w otwartym dostępie
Po publikacji
Ilość miesięcy od publikacji
3
Data udostępnienia w sposób otwarty
Streszczenia
Język
PL
Treść
W artykule przedstawiono zastosowanie statystycznej analizy czynnikowej do redukcji liczby fizykochemicznych zmiennych pomiarowych na przykładzie danych z odwiertów w formacjach łupkowych. Celem przeprowadzonych analiz była redukcja liczby zmiennych pomiarowych w sposób umożliwiający zachowanie możliwie dużej ilości informacji na temat zmienności pierwotnych danych. Przedstawiona procedura składa się z dwóch podstawowych etapów: 1) eliminacja zmiennych skorelowanych, 2) właściwa analiza czynnikowa. Metoda okazała się być efektywna i może stanowić podstawę dla dalszych analiz, np. analizy aglomeracyjnej.
Język
EN
Treść
The paper presents the use of statistical factor analysis for the reduction of the number of physicochemical measurement variables, based on the example of well data from shale formations. The main objective of the conducted analyses was the reduction of the number of measurement variables in a manner which would enable the preservation of the possibly high amount of information about the variability of the original data. The presented procedure consists of two main stages: 1) the elimination of correlated variables, 2) the actual factor analysis. The method turned out to be effective and it can constitute a basis for further analyses, e.g. an agglomeration analysis.
Cechy publikacji
ORIGINAL_ARTICLE
Inne
System-identifier
PX-5878c90d82ce01768f6bd83f
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych