CN113218929B - 一种基于荧光分析技术的页岩含油量分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于荧光分析技术的页岩含油量分析方法，属于页岩油地质评价领域。包括选用不同页岩样品荧光分析结果作为基础数据；对页岩中可溶有机质分离得到多种组分进行荧光光谱波长段区分；以页岩同步荧光光谱曲线上代表不同组分的波长段，计算曲线积分得到四个变量；将原有的复杂数据降维；以氯仿沥青A含量作为因变量与提取出的主成分进行曲线拟合；变量转换后的因子作为自变量做线性回归分析得到最终的表征含油量回归模型。本发明应用于页岩含油量分析，考虑了页岩可溶有机质中不同组分对页岩含油量的贡献，解决了现有测量技术复杂耗时的问题，具有简便快速，所需试剂样品少，可实现页岩样品原位微区取样分析的特点。

Description

一种基于荧光分析技术的页岩含油量分析方法

技术领域

本发明属于页岩油地质评价领域，尤其涉及一种基于荧光分析技术的页岩含油量分析方法。

背景技术

页岩储集层具有致密、低孔、低渗的特征，对于实际勘探开发，页岩的含油性尤为重要。然而，全球页岩油研究还处于起步阶段，中国陆相富有机质页岩中的油气资源也迅速成为潜在的勘探目标。页岩成熟度、可溶有机质组分和含油性是页岩油地质评价中3项关键的指标。表征含油性的方法包括氯仿沥青“A”、岩石热解、核磁共振和岩心物理方法等，这些方法已得到广泛的应用，但是氯仿沥青A抽提用量较大，无法对具有强非均质性的页岩做到精密分析；核磁共振测试需要柱状块样，不能得到页岩纹层之间含油性的差异。荧光分析技术作为灵敏度极高的测试手段，具有分析快速，所需样品少，经济高效，微区取样的优点。

目前用荧光光谱方法计算含油量的方法，通常是用直接测得的岩石中烃类或油样的荧光强度，与校准油的含油量线性拟合，得到关系式，之后将待测样本的荧光强度代入计算得到岩石的含油量，如中国专利CN107782705B公开的一种岩石含油量测定方法。然而，在实际应用时，由于页岩储层的非均质性和岩石可溶有机质中物质的荧光特性差异，拟合得到的线性关系式相关系较差，无法直接应用于页岩含油量表征。

发明内容

针对现有技术存在的不足之处，本发明所要解决的技术问题是明确了页岩可溶有机质中不同组分物质的荧光特性，考虑其发光能力和荧光光谱分布特征，并结合主成分和回归分析，对大量的荧光数据降维，解决了页岩储层非均质性强、测量技术复杂耗时的问题，提出一种具有简便快速，所需试剂和样品量少，可以实现原位微区取样分析特点的基于荧光分析技术的页岩含油量分析方法。

为解决所述技术问题，本发明采用的技术方案为：

本发明提供一种基于荧光分析技术的页岩含油量分析方法，包括

选用不同页岩样品荧光分析结果作为定量表征含油性模型的基础数据；

对页岩中可溶有机质分离得到多种组分，根据不同组分的荧光特性，对其进行荧光光谱波长段区分；

以页岩同步荧光光谱曲线上代表不同组分的波长段，分别计算曲线积分得到四个变量；

对变量经过标准化处理，提取主成分，将原有的复杂数据降维；

以氯仿沥青A含量作为因变量与提取出的主成分进行曲线拟合，确定不同物质的荧光强度与含油量的相关关系，并选出最佳模型对主成分做变量转换，使得其满足线性回归分析的条件；

以氯仿沥青A含量作为因变量，变量转换后的因子作为自变量做线性回归分析得到最终的表征含油量回归模型。

优选的，所述基础数据通过以下方法获得：

可溶有机质获取步骤：包括页岩样品进行系统的有机试剂抽提，氯仿沥青A含量测定及族组分分离，对芳烃组分做色谱-质谱分析；

对各组分进行荧光分析步骤：包括对获取得到的芳烃、非烃、沥青质组分做同步荧光光谱和全息扫描三维荧光分析测试；

不同组分荧光光谱波长段确定步骤：包括在同步荧光光谱图中通过观察三种组分荧光峰的特征，即分布范围及荧光强度，对三种组分进行区分，初步确定不同物质所代表的波长段；

线性回归模型自变量确定步骤：基于区分好的波长段类型，对页岩萃取液的同步荧光光谱曲线进行分段积分，确定线性回归模型的自变量。

优选的，所述芳烃组分波长段细分步骤具体包括：荧光测试结果显示，芳烃为可溶有机质中的主要发荧光物质，对页岩可溶有机质中分离得到的芳烃进行色谱-质谱分析，确定页岩中主要芳烃化合物类型，环数及相对含量，在同步荧光光谱曲线中将所述主要芳烃化合物通过不同的波长段范围进行细分。

主成分确定步骤：基于不同物质的荧光光谱分布范围，在页岩同步荧光光谱曲线图中对不同波长段分别做曲线积分，得到4个荧光参数，再应用主成分分析提取出主成分。

优选的，所述基础数据获取通过全息扫描三维荧光测试和同步荧光光谱测试得到。

优选的，所述荧光测试所用的有机溶剂为HPLC级二氯甲烷。

优选的，所述同步荧光光谱测试的激发光波长为200-600nm，激发与发射波长选用25nm固定波长差。

优选的，所述以氯仿沥青A含量作为因变量与提取出的主成分进行曲线拟合，并选出最佳模型对主成分做变量转换，使得其满足线性回归分析的条件具体包括：

对不同物质同步荧光光谱曲线积分得到4个荧光数据，应用主成分分析对荧光数据进行主成分提取；

根据主成分与因变量(氯仿沥青A含量)绘制出的散点图，通过曲线变化趋势分析确定两者相关关系，根据所选择的函数关系进行显著性检验，从中挑选出一个最佳函数关系，最终利用变量变换将曲线直线化。

优选的，所述以氯仿沥青A含量作为因变量，变量转换后的因子作为自变量做线性回归分析得到最终的表征含油量回归模型具体包括：

经过变量转换后的自变量与因变量的散点图大概呈线性关系，可以建立线性方程，并用决定系数R²来判定一个回归方程的拟合程度，R²越接近1，拟合程度越好。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明提供一种基于荧光分析技术的页岩含油量分析方法，基于荧光光谱技术结合主成分和回归分析表征页岩含油量，本技术方案考虑了页岩中可溶有机质的不同组分的发荧光性，即芳烃，非烃，沥青质的荧光光谱分布范围和荧光强度，结果显然，相同含量的三种组分的荧光性差异很大，芳烃的荧光性最强，其次为非烃，沥青质的荧光最弱，根据三种组分在同步荧光光谱图中的最大峰值分布范围，在页岩有机溶剂萃取液的同步荧光光谱图中根据不同组分的分布特征并结合数学统计分析方法，对每个组分的荧光强度分别赋予不同的权重，考虑了不同组分与含油量的关系对三种组分进行变量转换，最终拟合到一起得到最终的线性回归分析模型来计算含油量；

利用分析方法可以建立针对某一研究区的页岩油定量表征回归模型，达到通过简便快速的荧光光谱测试即可计算出大量页岩样品的含油量，便于对页岩含油性的初步评价，为进一步的工作奠定基础；

与索氏抽提计算氯仿沥青A含量相比，本方法简便快速，所需试剂和样品量少，可以实现原位微区取样分析；

本方法可在荧光光谱图中对页岩的含油性进行评价，在三维光谱图和同步荧光光谱曲线上可划分出页岩油中的不同组分并获取其相对含量，进而分析研究区页岩油的化学组成和物理性质；

在对页岩油地质评价之前，仅需0.01-0.20g页岩样品即可对该研究区不同深度不同岩相页岩含油性进行初步评价，对页岩油进一步的深入研究及实际勘探开发具有指导意义。

附图说明

图1为沧东凹陷GX井纹层状灰云页岩三维荧光光谱等值线图；

图2为沧东凹陷GX井纹层状灰云页岩芳烃抽提物三维荧光光谱等值线图；

图3为沧东凹陷GX井纹层状灰云页岩非烃抽提物三维荧光光谱等值线图；

图4为沧东凹陷GX井纹层状灰云页岩沥青质抽提物三维荧光光谱等值线图；

图5为沧东凹陷GX井页岩及其抽提物同步荧光光谱曲线图；

图6为甲基菲化合物的GC-MS特征离子图；

图7为二甲基菲化合物的GC-MS特征离子图；

图8为三芳甾烷化合物的GC-MS特征离子图；

图9为甲基三芳甾烷化合物的GC-MS特征离子图；

图10为沧东凹陷GX井回归模型计算含油量与氯仿沥青A含量关系图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明具体实施例中的技术方案进行详细、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明总的技术方案的部分具体实施方式，而非全部的实施方式。基于本发明的总的构思，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都落于本发明保护的范围。

本发明提供一种基于荧光分析技术的页岩含油量分析方法，包括

选用不同页岩样品荧光分析结果作为定量表征含油性模型的基础数据；

对页岩中可溶有机质分离得到多种组分，根据不同组分的荧光特性，对其进行荧光光谱波长段区分；

以页岩同步荧光光谱曲线上代表不同组分的波长段，分别计算曲线积分得到四个变量；

对变量经过标准化处理，提取主成分，将原有的复杂数据降维；

以氯仿沥青A含量作为因变量与提取出的主成分进行曲线拟合，确定不同物质的荧光强度与含油量的相关关系，并选出最佳模型对主成分做变量转换，使得其满足线性回归分析的条件；

以氯仿沥青A含量作为因变量，变量转换后的因子作为自变量做线性回归分析得到最终的表征含油量回归模型。

主成分分析法可将多变量转变为几个综合数据，利用原始指标的相关性通过线性组合，得到几个新的指标，以达到降维的目的，可以避免数据之间的重复性和相关性。将页岩同步荧光光谱曲线上代表不同组分的波长段，分别计算曲线积分得到四个变量。n个页岩样品，每个页岩荧光测试，得到p个变量(n>p)，组成矩阵X：

在主成分分析之前，我们将原始变量标准化，公式为:

式中，

和

分别是第j个变量的均值和标准偏差，经标准后每个变量的均值为0，标准差为1。

通过矩阵X的线性变换，形成新的综合变量，用Y表示，即：

其中，u_k1 ²+u_k2 ²+...+u_kp ²＝1,k＝1,2,…,p。

得到的综合变量分别为原始数据的p个主成分，且这些主成分在总方差中多占的比重一次递减。由于主成分分析存在解释障碍，在实际情况下可用因子分析对得到的主成分Y₁,Y₂,…,Y_p因子旋转，使得原始变量在公因子上的载荷重新分布，从而使载荷两极分化，即达到在实际含义上解释用那些载荷大的原始变量，旋转之后的成分系数也随之发生改变，至此得到了因子计算公式。

该方法基于荧光光谱技术结合主成分和回归分析表征页岩含油量，考虑了页岩中可溶有机质的不同组分特征，即芳烃，非烃，沥青质的荧光光谱特征，结果显然，相同含量的三种组分的荧光性差异很大，芳烃的荧光性最强，其次为非烃，沥青质的荧光最弱，根据三种组分在同步荧光光谱图中的最大峰值分布范围，在页岩有机溶剂萃取液的同步荧光光谱图中根据不同组分的分布特征并结合数学统计分析方法，对每个组分的荧光强度分别赋予不同的权重，考虑了不同组分与含油量的关系对三种组分进行变量转换，最终拟合到一起得到最终的线性回归分析模型来计算含油量，克服了现有岩石含油量测定方法校准油和页岩中有机溶剂萃取液中的烃类成分存在差异而导致的测量结果不准确的问题，具有简便快速，所需试剂和样品量少，可以实现原位微区取样分析的特点。需要说明的是，如果直接用页岩有机溶剂萃取液的荧光强度与含油量(氯仿沥青A含量)建立关系，会发现结果不理想，线性相关性较差。因此在本技术中考虑了可溶有机质中不同组分的荧光性差异，并用回归分析方法和主成分分析方法对大量的荧光数据进行主要信息提取，对不同组分进行变量转换，使得其满足线性回归分析，最终得到计算含油量的回归模型公式。与索氏抽提计算氯仿沥青A含量相比，本方法简便快速，所需试剂和样品量少，可以实现原位微区取样分析；本方法可在荧光光谱图中对页岩的含油性进行评价，在三维光谱图和同步荧光光谱曲线上可划分出页岩油中的不同组分并获取其相对含量，进而分析研究区页岩油的化学组成和物理性质；在对页岩油地质评价之前，仅需0.01-0.20g页岩样品即可对该研究区不同深度不同岩相页岩含油性进行初步评价，对页岩油进一步的深入研究及实际勘探开发具有指导意义。

在一优选实施例中，所述基础数据通过以下方法获得：

可溶有机质获取步骤：包括页岩样品进行系统的有机试剂抽提，氯仿沥青A含量测定及族组分分离，对芳烃组分做色谱-质谱分析；

对各组分进行荧光分析步骤：包括对获取得到的芳烃、非烃、沥青质组分做同步荧光光谱和全息扫描三维荧光分析测试；

不同组分荧光光谱波长段确定步骤：包括在同步荧光光谱图中通过观察三种组分荧光峰的特征，即分布范围及荧光强度，对三种组分进行区分，初步确定不同物质所代表的波长段；

线性回归模型自变量确定步骤：基于区分好的波长段类型，对页岩萃取液的同步荧光光谱曲线进行分段积分，确定线性回归模型的自变量。

在一优选实施例中，还包括主成分确定步骤：基于不同物质的荧光光谱分布范围，在页岩同步荧光光谱曲线图中对划分出的不同波长段分别计算曲线积分，得到4个荧光参数，再应用主成分分析提取出主成分。

在一优选实施例中，所述对三种组分进行区分还包括芳烃组分波长段细分步骤，具体包括：对页岩可溶有机质中分离得到的芳烃进行色谱-质谱分析，确定页岩中主要芳烃化合物类型，环数及相对含量，在同步荧光光谱曲线中将所述主要芳烃化合物通过不同的波长段范围进行细分。

进一步的，所述基础数据获取通过荧光测试和同步荧光光谱测试得到。需要注意的是，荧光测试所用的有机溶剂为HPLC级(≥99.8％)二氯甲烷(DCM)，同步荧光光谱测试激发光波长为200-600nm，激发与发射波长选用25nm固定波长差。在整个测试过程中需要去除荧光淬灭的影响，且对荧光强度数据进行归一化处理。由于荧光分光仪的高灵敏度特点，实验过程中需要尽可能无污染。

在一优选实施例中，所述以氯仿沥青A含量作为因变量与提取出的主成分进行曲线拟合，并选出最佳模型对主成分做变量转换，使得其满足线性回归分析的条件具体包括：

对不同物质同步荧光光谱曲线积分得到4个荧光数据，应用主成分分析对荧光数据进行主成分提取；

根据主成分与因变量绘制出的散点图，通过曲线变化趋势分析确定两者相关关系，根据所选择的函数关系进行显著性检验，从中挑选出一个，最终利用变量变换将曲线直线化，进而选出最佳的多元线性回归模型。

在一优选实施例中，所述以氯仿沥青A含量作为因变量，变量转换后的因子作为自变量做线性回归分析得到最终的表征含油量回归模型具体包括：

经过变量转换后的自变量与因变量的散点图大概呈线性关系，可以建立线性方程，并用决定系数R²来判定一个回归方程的拟合程度，R²越接近1，拟合程度越好。最终在回归系数表中得到最终的回归模型计算公式：

y＝β₀+β₁x₁+β₂x₂+...+β_kx_k+ε，，k＝1,2,…,n.

式中，β₀,β₁,…,β_k为回归系数，x₁，x₂，…，x_k为变量转换后的因子，ε为随机变量，n为因子个数。

为了更清楚详细地介绍本发明实施例所提供的一种基于荧光分析技术的页岩含油量的分析方法，下面将结合具体实施例进行描述。

实施例1

以下将以渤海湾盆地沧东凹陷孔二段页岩样品进行分析说明。

对渤海湾盆地沧东凹陷24个页岩样品的可溶有机质族组分分离得到饱和烃、芳烃、非烃和沥青质四种组分，由于饱和烃没有荧光效应，对页岩抽提物及芳烃、非烃、沥青质三种组分进行同步荧光及全息扫描荧光测试分析。观察页岩抽提物及其族组分全息扫描荧光光谱等值线图，并排除荧光淬灭的影响后发现芳烃、非烃、沥青质三种组分的荧光光谱等值线图均有一个特征荧光峰(如图1-4所示)，且特征峰的位置有明显差异。其中芳烃组分与页岩抽提物的荧光峰特征最为相似，非烃和沥青质组分均发生荧光峰红移现象，即荧光峰向激发和发射波长更大处移动。

同步荧光光谱曲线显示三种族组分中，芳烃的光谱曲线与页岩的最为相似，均为双峰型，且其荧光强度较高(如图5所示)。与非烃、沥青质相比，芳烃组分的荧光峰所在位置波长更小，即轻组分的荧光峰对应的发射波长更短，随着芳环数和分子量的增大，光谱曲线图中荧光峰的位置发生红移，该特征与全息扫描三维荧光光谱图一致。芳烃组分的荧光强度均大于非烃和沥青质，即页岩抽提物中发荧光的物质主要以芳烃组分为主。

为了对页岩可溶有机质中芳烃组分进一步区分，对沧东凹陷孔二段页岩的芳烃组分进行GC-MS分析。结果表明该地区页岩抽提物中芳烃组分主要以三环、四环的菲和三芳甾烷系列化合物为主，二环的萘系列化合物很少(如图6-9所示)。

因此，可以在荧光光谱等值线图中通过分析荧光峰的特征及荧光强度及芳烃色-质分析结果，对沧东凹陷孔二段页岩抽提物中不同环数的芳烃以及非烃、沥青质组分进行区分。3-4环芳烃化合物的荧光峰分布于同步荧光光谱曲线发射波长240-370nm处，5环及以上芳烃化合物的荧光峰分布于发射波长370-440nm处，非烃组分的荧光峰分布于发射波长440-500nm处，沥青质组分的荧光峰分布于发射波长500-600nm处。

本专利选用页岩样品荧光分析结果作为定量表征含油性模型的基础数据，以页岩同步荧光曲线的不同波长段：240-370nm(3-4环芳烃)、370-440nm(5环及以上芳烃化合物)、440-500nm(非烃)和500-600nm(沥青质)分别计算曲线积分得到24个页岩样品，四个变量。

主成分和回归分析均运用SPSS软件完成(也可以使用其它类似主呈分分析软件如PCA)，先通过描述统计(z-score方法)对四个变量经过标准差标准化处理，消除指标量纲及数量级的影响。建好数据库之后，用分析-数据降维-因子分析选择要分析的经标准化处理的变量进行主成分分析，抽提方法选择主成分，点击相关分析及输出结果。经过主成分分析后，形成数量一致的4个新变量，新变量之间的方差关系见表1，我们选取前两个主成分F1、F2，该两个成分对原数据信息提取度可达87.2％。借助因子轴旋转使原始变量在主成分上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样主成分就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。通过旋转后的成分矩阵和成分得分系数矩阵，这两个表的数值与主成分分析的结果已经完全不同(见表2-3)。从旋转后的表可以明显知道，第一公因子主要由3-4环芳烃、非烃和沥青质含量解释，第二公因子由5环及以上芳烃含量解释。成分得分系数矩阵(见表4)得出每个个案在新变量上的数值，进而可以将新变量值用于综合评分和回归。

F₁＝0.339I_A1-0.052I_A2+0.381I_R+0.383I_B；

F₂＝0.065I_A1+0.99I_A2-0.117I_B；

其中，变量：I_A1表示3-4环芳烃同步荧光光谱240-370nm曲线积分；I_A2表示5环及以上芳烃同步荧光光谱370-440nm曲线积分；I_R表示非烃同步荧光光谱440-500nm曲线积分；I_B表示沥青质同步荧光光谱500-600nm曲线积分。

表1为主成分分析结果输出结果-总方差解释图，包括特征根值、方差贡献率和累积方差贡献率

表2为主成分分析结果输出结果-旋转前的成分矩阵

表3为主成分分析结果输出结果-旋转后的成分矩阵

表4为主成分分析结果输出结果-最终的主成分得分系数矩阵

之后，以氯仿沥青A含量作为因变量与两个主成分F1、F2进行曲线拟合，并选出最佳模型对两个主成分做变量转换，使得其满足线性回归分析的条件，主成分F1与F2均与因变量呈三次方程关系。最终，以氯仿沥青A含量作为因变量，变量转换后的因子作为自变量选择线性回归分析，用残差分析检测模型的拟合程度，选择输出残差直方图与正态概率图大致确定数据是否存在自相关的情况(如表5-7所示)。经过检查，回归模型的R²为0.89，方差分析的显著性为0.00<0.05，说明变量间存在显著的线性关系。从残差分布图中也没有观察到明显的规律性，说明数据之间不存在自相关情况。最终得到表征含油量的回归模型，即可用该回归方程对研究区的含油量进行预测：

S_m＝0.272+0.087F₁-0.035F₁ ²+0.015F₁ ³-0.778F₂ ²-0.937F₂ ³；

表5为回归分析结果输出结果-回归模型默认输出的一些拟合优度评价信息

表6为回归分析结果输出结果-方差分析表

表7为回归分析结果输出结果-最终的偏回归系数预测值，以及各个偏回归系数是否与因变量存在线性相关的t检验

由于氯仿沥青“A”和抽提前后岩石热解方法得到的页岩含油量差别较大(如图10所示)，且常规地化方法成本高，耗时久。本专利用基于荧光参数的回归模型对页岩含油量进行表征，对渤海湾盆地沧东凹陷孔二段页岩样品系统取样做同步荧光测试，通过曲线积分得到四个基本变量，代入前文得到的含油量回归模型中计算。

通过上述步骤，本发明可以先对某一研究区20-30个页岩样品通过荧光光谱快速检测，结合主成分和回归分析得到含油量计算模型。已知某一研究区的定量表征模型后，可对未知含油性的页岩样品(仅需0.01-0.2g粉末)用全息扫描荧光和同步荧光快速的得到其含油性，更有效的对页岩油进行初步地质评价，对实际勘探提供理论支持。

Claims (5)

1.一种基于荧光分析技术的页岩含油量分析方法，其特征在于，包括

选用不同页岩样品荧光分析结果作为定量表征含油性模型的基础数据；

对页岩中可溶有机质分离得到多种组分，根据不同组分的荧光特性，对其进行荧光光谱波长段区分；

以页岩同步荧光光谱曲线上代表不同组分的波长段，分别计算曲线积分得到四个变量；

对变量经过标准化处理，提取主成分，将原有的复杂数据降维；

以氯仿沥青A含量作为因变量与提取出的主成分进行曲线拟合，确定不同物质的荧光强度与含油量的相关关系，并选出最佳模型对主成分做变量转换，使得其满足线性回归分析的条件；

以氯仿沥青A含量作为因变量，变量转换后的因子作为自变量做线性回归分析得到最终的表征含油量回归模型；

所述基础数据通过以下方法获得：

可溶有机质获取步骤：包括页岩样品进行系统的有机试剂抽提，氯仿沥青A含量测定及族组分分离，对芳烃组分做色谱-质谱分析；

对各组分进行荧光分析步骤：包括对获取得到的芳烃、非烃、沥青质组分做同步荧光光谱和全息扫描三维荧光分析测试；

不同组分荧光光谱波长段确定步骤：包括在同步荧光光谱图中通过观察三种组分荧光峰的特征，即分布范围及荧光强度，对三种组分进行区分，初步确定不同物质所代表的波长段；

线性回归模型自变量确定步骤：基于区分好的波长段类型，对页岩萃取液的同步荧光光谱曲线进行分段积分，确定线性回归模型的自变量；

所述以页岩同步荧光光谱曲线上代表不同组分的波长段，分别计算曲线积分得到四个变量包括：

以页岩同步荧光曲线的不同波长段：240-370nm(3-4环芳烃)、370-440nm(5环及以上芳烃化合物)、440-500nm(非烃)和500-600nm(沥青质)分别计算曲线积分得到24个页岩样品，四个变量。

2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述对三种组分进行区分还包括芳烃组分波长段细分步骤，具体包括：荧光测试结果显示，芳烃为可溶有机质中的主要发荧光物质，对页岩可溶有机质中分离得到的芳烃进行色谱-质谱分析，确定页岩中主要芳烃化合物类型，环数及相对含量，在同步荧光光谱曲线中将所述主要芳烃化合物通过不同的波长段范围进行细分。

3.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，同步荧光光谱测试的激发光波长为200-600nm，激发与发射波长选用25nm固定波长差。

4.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述以氯仿沥青A含量作为因变量与提取出的主成分进行曲线拟合，并选出最佳模型对主成分做变量转换，使得其满足线性回归分析的条件具体包括：

对不同物质同步荧光光谱曲线积分得到4个荧光数据，应用主成分分析对荧光数据进行主成分提取；

根据主成分与因变量绘制出的散点图，通过曲线变化趋势分析确定两者相关关系，根据所选择的函数关系进行显著性检验，从中挑选出一个，最终利用变量变换将曲线直线化。

5.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述以氯仿沥青A含量作为因变量，变量转换后的因子作为自变量做线性回归分析得到最终的表征含油量回归模型具体包括：

经过变量转换后的自变量与因变量的散点图大概呈线性关系，可以建立线性方程，并用决定系数R²来判定一个回归方程的拟合程度，R²越接近1，拟合程度越好。

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