Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Factor analysis of measurement data using the example of physicochemical well data for shale formations — Analiza czynnikowa danych pomiarowych na przykładzie danych fizykochemicznych odwiertów formacji łupkowych / Piotr Łętkowski, Andrzej Gołąbek, Paweł Budak, Tadeusz Szpunar, Robert Nowak, Jarosław Arabas // Nafta Gaz / Instytut Górnictwa Naftowego i Gazownictwa, Instytut Technologii Nafty, Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Przemysłu Naftowego i Gazowniczego ; ISSN 0867-8871. — 2016 — R. 72 nr 12, s. 1069–1075. — Bibliogr. s. 1075. — A. Gołąbek – afiliacja: Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy
Autorzy (6)
- Łętkowski Piotr
- Gołąbek Andrzej
- Budak Paweł
- Szpunar Tadeusz
- Nowak Robert
- Arabas Jarosław
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 122613 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2019-07-16 |
| Tekst źródłowy | URL |
| DOI | 10.18668/NG.2016.12.09 |
| Rok publikacji | 2016 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Creative Commons | |
| Czasopismo/seria | Nafta-Gaz |
Abstract
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.
Streszczenie
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.
