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第五章 3节储层地质建模

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地质 储层 沉积 地化 层序地层
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一、 概论现代油藏管理两大支柱: 油藏描述+油藏模拟•油藏描述 :目标 ― 油藏地质模型 核心 ― 储层地质模型广义 ( 国外 ) 的储层地质模型 ― 油藏地质模型:构造模型储层地质模型流体分布模型•油藏模拟 :基础 ― 三维定量储层地质模型网块越小 , 模型越细储层地质模型的概念 :描述或表征储层特征(储层结构及属性参数) 在三维空间分布规律的地质模型。第三节 储层地质建模现代油藏管理两大支柱: 油藏描述+油藏模拟•油藏描述 :目标 ― 油藏地质模型 核心 ― 储层地质模型广义 ( 国外 ) 的储层地质模型 ― 油藏地质模型:构造模型储层地质模型流体分布模型•油藏模拟 :基础 ― 三维定量储层地质模型网块越小 , 模型越细储层地质模型的概念 :描述或表征储层特征(储层结构及属性参数) 在三维空间分布规律的地质模型。一、 概论一、 建模目的1、真实的储层在地下虽不可见,但以三维空间形式客观存在。A、由于科学技术的限制, 80年代以前人们只能用:•二维图:各种小层平面图、油层剖面图•准三维图:栅状图描述三维储层, 实际是三维储层在二维平面上的投影 。如:平面渗透率等值线图可描述一套(或一层)储层的渗透率平面分布。缺点:具一定局限性,掩盖了储层层内非均质或平面非均质。B、 80年代后,由于 计算机技术 的飞速发展以及 数学地质学 的深入研究,储层三维空间研究及显示成为现实,即 先把储层三维网块化,然后利用数学地质学方法,对各个网块赋以参数值,从而形成三维数据体 ,再利用计算机技术进行储层的三维显示,对该三维图可以任意切片和切剖面(不同层位、不同方向剖面)。储层三维建模 ≠ 储层三维图形显示= 储层三维定量化+可视化井间预测技术 计算机三维显示技术2、与传统二维储层研究相比,三维储层建模具有以下明显优势 :A、能更客观地描述储层克服了用二维图件描述三维储层的局限性B、可更精确地计算油气储量常规储量计算:储量参数 ― 含油面积、有效厚度、孔隙度、含油气饱和度等均用层平均值 ― 忽视储层非均质因素的影响,如:厚度在平面上并非等厚,孔隙度和含油饱和度在空间上也是变化的。层平均值 ― 三维储集体有限点的平均值,误差大三维网格 ― 三维储集体每一点的真实值,误差小C、有利于三维油藏数值模拟三维油藏数值模拟成败的关键在于提供的油藏属性参数的三维定量表征模型的精度(即:三维储层定量地质模型)二、不同勘探开发阶段的储层建模阶段划分 模型类型 基础资料 模型精度 目的意义油藏评价阶段及开发设计阶段概念模型粗网格静态模型大井距的探井和评价井资料包括:岩心、测井、测试资料及地震资料分辨率相对较低 ― 主要是垂向分辨率相对较低可满足勘探阶段油藏评价和开发设计的要求,对评价井设计、储量计算、开发可行性评价及优化开发方案具有较大意义。开发方案实施及油藏管理阶段储层静态模型 开发井网 + 评价井+ 地震资料精度较高 主要为优化开发实施方案及调整方案服务,如确定注采井别、射孔方案、作业施工、配产配注及油田开发动态分析等,以提高油田开发效益及油田采收率。注水开发中后期及三次采油阶段储层预测模型 加密井、检查井 +动态资料 (如多井试井、示踪剂地层测试及生产动态资料) + 开发井网 + 评价井 + (地震资料)精度很高 用于剩余油分布预测和挖潜优化注水开发方案的调整及三次采油方案的制定一、按开发阶段及模型精度分类 (裘亦楠, 1991)•概念模型 (静态模型 (预测模型 (、概念模型•沉积或成因类型模型:典型化和概念化,具地区代表性•与沉积或成因模式类同,但加入开发所需的地质特征•应用于油田勘探、评价、开发设计阶段,减少战略失误二、 储层地质模型分类( a)三维概念模型( b) 构造背景下的的三维概念模型陈堡油田陈 3断块泰一段三维概念模型2、 静态模型概念 :描述 某一具体油田或开发区 的 一个或一套 储层的属性特征在三维空间上的变化和分布规律的地质模型 。 目的 :为编制开发方案 、 调整方案提供地质依据实现 :小层平面图 、 油层剖面图 、 栅状图 、 三维分布图 、 切片图缺点 :主要依赖井信息 , 吻合井 , 地震信息覆盖面广但分辨率低井间参数的内插与外推预测的精度考虑较少 , 精度不高3、预测模型 概念 :对井间及其以外地区的储层参数进行一定精度的内插和外推预测的高精度地质模型。 目的 :二次采油后剩余油挖潜 → 开发调整、井网加密或三次采油实现 :地质随机建模技术、高精度地震约束、密井网控制精度 :开发井网 ― 百米级,井间预测精度 ― 数十米或数米级二 、 按储层表征内容分类•储层结构模型•流动单元模型•储层参数分布模型•裂缝分布模型 1、 储层结构模型 ( 储层相模型:相控建模技术 )概念 :描述储层几何形态以及三维空间分布的地质模型 。油田开发生产实践表明,相带分布强烈地影响地下流体的流动。同时,岩石物性的变化与相类型极为相关。对于多相分布的储层来说,合理的相模型是精确建立岩石物性模型的必要前提。目的 :储层参数分布模型的骨架 ( 相控建模技术 )油藏模拟中设计模拟网块大小和数量的根据 类型 :壳牌石油公司 990)千层饼状结构 、 拼合板状结构 、 迷宫状结构( 1)千层饼状储层结构 •同一沉积成因的层状砂体,砂体叠合、分布广。 •单层砂体连续性好,厚度渐变。 •单层水平渗透率横向稳定,垂向渗透率横向渐变。•单层间界线为储层性质变化线或阻流界线。 •发育沉积相:陆相 ― 湖泊席状砂、风成砂丘等海岸相 ― 障壁砂坝、海岸砂脊、海侵砂海相 ― 浅海席状砂、滨外砂坝、外扇浊积体 •井距大:矩形井网 ―1000 米三角形井网 ―1200 米随机井网 ― 约 1~ 3口/ 一步建模法:建立准确的三维储层结构模型很容易( 2)拼合板状储层结构•砂体拼合而成,单元之间没有大的间距。 •砂体连续性较好,储层内及层间偶而夹有低渗或非渗层。•砂体间存在物性突变,砂体内可具有很强的非均质性。•发育沉积相:陆相 ― 辨状河砂体、点坝、湖泊 /冲积混合沉积风成 /干谷混合沉积海岸 ― 障壁岛与潮道充填 复合体河道充填 /河口坝 复合体海洋 ― 风暴砂透镜体、中扇浊积体•井距中等:矩形井网 ― 600米三角形井网 ― 800米随机井网 ― 4口 /立准确的三维储层结构模型难度一般 , 相控建模法( 3) 迷宫状储层结构 •小砂体和透镜状砂体的复杂组合 •砂体连续性具方向性 , 剖面上不连续平面上 , 不同方向连续性不一样•部分砂体之间可为薄层席状低渗砂岩连通 •发育沉积相:陆相 ― 低弯度河道充填砂体 、 具低 ( 砂 /地 ) 比值的冲积沉积砂体滨岸相 ― 低弯度分流河道沉积砂体海洋 ― 浊积岩 、 滑塌岩 、 具低砂 /地比的风暴沉积砂体 •井距小:矩形井网 ― 至少 200米三角形井网 ― 至少 300米随机井网 ― 至少 32口 /立准确的三维储层结构模型很难 , 相控建模法随机建模法 ― 概率模型储层结构 陆相环境 滨岸环境 海洋环境千层饼状 湖泊席状砂风成砂丘障壁坝沿海沙脊海侵砂浅海席状砂滨外砂坝外扇浊积体拼合板状辫状河沉积点坝湖泊 / 冲积混合沉积风成 / 干谷混合沉积沉积相复合体:如障壁坝与潮道充填复合体河道充填与河口坝复合体风暴砂透镜体中扇浊积体迷宫状 低弯度河道低砂 / 地比冰水沉积低弯度分流河道砂体内扇浊积体滑塌岩具低砂 / 地比风暴沉积三种碎屑岩储层结构的砂体成因类型( K 990)主要砂体单元确定性对比所需的平均井网数据( et 990)千层饼状储层结构 拼合板状储层结构 迷宫状储层结构井网类型 井距 (m) 井数 / 井距 (m) 井数 / 井距 (m) 井数 /矩形井网 1000 1 600 3 ≤ 200 25三角形井网 1200 00 2 ≤ 300 13随机井网 1 ~ 3 4 322、 流动单元模型概念 : (984;1987)影响流体流动的储层属性参数在各处相似 , 且岩层特点也相似的纵 、 横向连续的储集带单元 。流动单元不同 , 流体流动特征也不同 。流动单元模型 :•由许多流动单元块体镶嵌组合而成 , 离散模型•包括:流动单元划分 , 流动单元间边界 、 单元内储层属性相似•对油藏模拟及动态分析有很大意义 , 对预测二次采油和三次采油的生产性能亦意义重大 。长庆安塞油田坪桥水平井区流动单元模型 (长 61三维流动单元模型的不同显示形式)红色:一类流动单元绿色:二类流动单元兰色:渗流屏障3、储层参数分布模型 •描述储层属性参数在三维空间上的变化和分布规律的模型•连续性模型(孔隙度模型、渗透率模型、流体饱和度模型)胜坨油田胜二区 74小层不同含水期孔隙度实现对比图胜坨油田胜二区 74小层不同含水期渗透率实现对比图131 79160 53202 65次 垂 平变 变 均程 程 值胜坨油田胜二区沙二段 74小层不同含水期含油饱和度模型次 垂 平变 变 均程 程 值69 缝分布模型 •三维裂缝网络模型描述裂缝类型、大小、形状、产状、切割关系及基质岩块特征•二维裂缝密度模型表征裂缝发育程度裂缝网络模型三 、 储层地质模型分级油藏规模 、 砂组规模 、 单层规模 、 孔隙规模各级储层地质模型研究内容对比表储层模型 考察对象 研究重点 研究目的 模型内容油藏规模储层模型 整个油藏层间非均质性整个油藏开发模拟砂体剖面上的韵律性、平面上的延展性层间渗透率非均质程度层间隔层岩性、厚度及纵向和平面上的分布规律构造裂缝发育情况砂组规模储层模型一个砂组 平面非均质性预测注入剂的平面波及程度砂体几何形态及各向连续性砂体连通性砂体内渗透率、孔隙度的平面分布规律及方向性单层规模储层模型单砂层 层内非均质性预测注入剂的层内波及体积渗透率垂向上和平面上变化规律层内不连续薄夹层垂向上和平面上的分布层内渗透率非均质程度孔隙规模储层模型孔隙 微观非均质性预测注入剂的微观驱油效率岩石骨架特征、孔壁特征、孔内矿物特征孔隙网络特征岩石物理数学模型 : 991用于孔隙结构特征的定量表述 。 包括:模型分类 表达式 参数说明孔隙数量模型 每平方微米 i 型孔隙的数量总光学孔隙度 ( 镜下可视孔隙度 ) i 型孔隙百分比 i 型单个孔隙面积渗透率模型 81 0 1 3K :样品渗透率,× 10孔隙配位数n :孔隙类型数量 i 型孔隙喉道直径,  F :地层因子每个孔隙电流道数量i 型孔隙喉道半径, o gl o g胶结指数储层建模流程图数据准备构造建模储层建模模型粗化 体积计算图形显示油藏模拟二、 建模步骤1、数据准备(1)数据类型数据来源 :岩心、测井、地震、试井、开发动态数据类型 :坐标数据、分层数据、断层数据、储层数据•井眼储层数据 : 硬数据( 井模型 ― 岩心分析和测井解释数据,包括:单井相、砂体、隔夹层、孔隙度、渗透率、含油饱和度等数据•地震储层数据 :软数据( 要为速度、波阻抗、频率等信息•试井(包括地层测试)储层数据 :硬数据 :储层连通性信息软数据 :储层参数数据,为井筒周围一定范围内的渗透率平均值,精度相对较低。 。(2)数据集成及质量检查数据集成是多学科综合一体化储层表征和建模的重要前提。集成各种不同比例尺、不同来源的数据(井数据、地震数据、试井数据、二维图形数据等),形成统一的储层建模数据库,以便于综合利用各种资料对储层进行一体化分析和建模。质量检查是储层建模十分重要的环节。为了提高储层建模精度,必须尽量保证用于建模的原始数据特别是硬数据的准确可靠性,而应用错误的原始数据进行建模不可能得到符合地质实际的储层模型。2、构造模型储层空间格架模型:断层模型 + 层面模型工区三维断层模型三维层面模型图3、储层模型首先将构造模型三维网格化,然后利用井数据+地震数据,按照一定的插值(或随机模拟)方法对每个三维网块进行赋值,建立储层属性(离散和连续属性)的三维数据体,即储层数值模型。网块尺寸越小,标志着模型越细;每个网块上参数预测值与实际值误差愈小,标志着模型精度愈高。模型精度的关键影响因素A、所拥有的资料丰富程度及解释精度B、赋值方法传统插值法、克里金法、随机模拟法C、建模人员的技术水平•专业理论知识 +专业经验知识+ 工区地质掌握程度•计算机技术水平 + 建模软件掌握程度4、图形显示三维数据体的图形显示•可以任意旋转•不同方向切片从不同角度显示储层的外部形态及其内部特点地质人员和油藏管理人员可据此进行三维储层非均质分析和油藏开发管理。5、体积计算•地层总体积•储层总体积及不同相(或流动单元)的体积•储层孔隙体积及含烃孔隙体积•油气体积及油气储量•连通体积(连通的储层岩石体积、孔隙体积及油气储量)•可采储量6、模型粗化目的:油藏数值模拟•计算机内存和速度的限制:常规的黑油模型网格节点数一般不超过 30万个。•模型粗化( 使细网格的精细地质模型“转化”为粗网格模型的过程,使等效粗网格模型能反映原模型的地质特征及流动响应。储层建模的基本途径三维储层建模的技术问题已基本解决。 但对于储层属性三维空间赋值的精度,还有许多问题需要解决。 三维空间赋值本质上是井间储层预测,其精度决定着所建模型的精度。因此,提高井间预测精度是储层建模的核心。核心问题 :井间预测建模方法 :•确定性建模技术:对井间未知区给出确定性的预测结果•随机性建模技术:对井间未知区给出多种可能的预测结果确定的不确定而需预测的对井间未知区给出确定性的预测结果,即从具有确定性资料的控制点(如井点)出发,推测出点间(如井点间)确定的、唯一的、真实的储层参数。•储层地震学方法•水平井方法•储层沉积学方法•井间插值方法1、 储层地震学方法储层地震学主要是应用地震资料研究储层的几何形态、岩性及储层参数的分布。 一般是针对盆地内某区块或有利储集相带的一套含油层段进行研究。 研究厚度相对较小,一般在几米 ~几十米范围内, 在地震剖面上主要表现为一个反射同相轴或几个同相轴组成的反射波组。 这与区域地震地层学的研究范畴有所区别。三、 确定性建模技术储层地震学主要应用地震属性参数(如 层速度、波阻抗、振幅 等)与 储层岩性和孔隙度 的相关性进行储层横向预测,继而建立储层岩性和物性的三维分布模型。 (1)三维地震 优点 :覆盖面广、横向采集密度大缺点 : 垂向分辨率低,一般 10~ 20m(为主波长的 1/4,一般为 20米左右),比测井资料的分辨率(一般 得多。•砂体厚度 : 对于我国普遍存在的陆相储层(以“米级”规模薄层间互的砂泥岩)来说, 可分辨砂组或油组规模, 很难分辨单砂体规模(小层)•储层参数 : 预测精度较低,为大层段的平均值 应用 :油藏评价阶段的储层建模,主要确定:地层格架、断层特征、砂体宏观格架、储层参数较大规模的宏观展布规律测井约束反演因此,在应用三维地震资料(结合井资料和 行储层建模时, 所建模型的垂向网格较粗 (网格大小为地震垂向分辨率,一般 20米左右,通过地震反演技术可使垂向分辨率提高至 4这类模型可满足勘探阶段油藏评价的要求,但较难应用于油气田开发。但是,这一较低垂向分辨率的储层模型乃至地震属性(振幅、速度或波阻抗)本身,可作为高分辨率储层建模的宏观控制(或趋势),再综合应用井资料可建立垂向网格较细的储层模型,这比单纯应用井资料建立的储层模型精度更高。地震储层解释的多解性问题约束条件 :沉积相及成岩储集相约束方法 :按不同相区分别建立地震反射参数与储层地质信息的关系(应用回归分析或人工神经网络方法)地震参数:层速度、波阻抗、振幅、频率等地质参数:岩性、孔隙度等储层岩性及孔隙度的反演预测相控储层预测与建模★ 地震储层学方法(2)井间地震 优点 : 可大大提高井间储层参数的解释精度•震源和检波器均在地下井中,可避免近地表低速层对地震波能量的衰减,加之井间传感器离目标非常近,可提高信噪比。•可利用地震波的初至,实现 波的井间地震层析成象,从而可准确重建速度场。缺点 : 震源问题2、 水平井方法优点 :可直接获取储层侧向变化参数 , 确定性储层模型 。缺点 :成本高3、 储层沉积学方法通过井间砂体对比建立储层结构模型基础 : 高分辨率层序地层学 法和技术 :★ 应用地质知识库指导砂体对比过程砂体几何形态(长宽比、宽厚比、砂泥比等)砂体连通关系(垂向叠置、侧向叠置、孤立状)★ 应用三维地震和井间地震信息获取砂体几何形态及连通关系的宏观信息★ 应用地层倾角测井沉积学解释,获取砂体定向信息★ 通过试井(示踪剂、脉冲试井等)或开发动态分析,获取砂体连通信息★ 应用古地形资料,帮助进行砂体对比胜坨油田胜二区沙二段高分辨率层序地层划分和对比合板状储层结构 迷宫状储层结构比例型 :内部层面与顶、底面平行退覆 内部层面与底面平行 , 而与顶面呈锐角相交超覆型 :内部层面与底面呈锐角相交 , 而与顶面平行地层叠置型式根据层序地层学原理建立层序地层格架描述洪泛面及由深切谷和谷间组成的层序边界应用高斯模拟方法生成洪泛面和层序界面应用标点过程模拟深切峡谷的方向和形状等时地层对比等时砂体对比等时砂体的连通性分析不同砂体连续连通或 连而不通不同砂体不连不通同一砂体连续连通4、井间插值法对井间储层参数进行预测。一步建模法、相控建模法•传统统计学估值法如:反距离平方法,只考虑观测点与待估点之间的距离,而不考虑地质规律造成的储层参数在空间上的相关性。插值精度相对较低。•地质统计学估值法地质变量的空间分布 ― 随机性、区域相关性克里金方法 是地质统计学的核心,它主要应用变差函数(或协方差函数)来研究在空间上既有随机性又有结构性的变量(区域化变量)的分布。储层孔隙度、渗透率、流体饱和度、泥质含量均为区域化变量。克里金方法 是一种实用的、有效的插值方法。它优于传统方法( 如三角剖分法,距离反比加权法等 ),在于它不仅考虑到被估点位置与已知点位置的相互关系,而且还考虑到已知点位置之间的相互联系,因此更能反映客观地质规律,估值精度相对较高,是定量描述储层的有力工具。克里金插值即根据待估点周围的若干已知信息,应用变差函数的性质,对估点的未知值作出 最优 (估计方差最小)、 无偏 (估计值的均值与观测值的均值相等)的估计。克里金插值法类型•简单克里金 (普通克里金 (具有外部漂移的克里金•泛克里金 (因子克里金•协同克里金•贝叶斯克里金 (指示克里金等   加权插值变差函数:为区域化变量 Z(x)在 x, x+:       221 程,当 h≤ a 时,任意两点间的观测值存在相关性,该相关性随 h> 估点的估值范围C:总基台值,反映区域变量在研究范围内的变异强度金效应,表示 1)克里金插值为局部估计方法,对被估计点的整体空间相关性考虑不够,它保证了数据估计的局部最优,却不能保证数据的总体最优,因为克里金估值的方差比原始数据的方差要小。因此,当井点较少且分布不均时可能会出现较大的估计误差,特别是在井点之外的无井区误差可能更大。( 2)克里金插值法为光滑内插方法,为减小估计方差而对真实观测数据的离散性进行了平滑处理,虽然可以得到由于光滑而更美观的等值线图或三维图,但一些有意义的异常带也可能被光滑作用而“光滑”掉了。所以,克里金方法有时被称为一种“移动光滑窗口”。确定性建模的局限性虽然储层本身在地下是确定的,但是,在资料不完善以及储层结构空间配置和储层参数空间变化复杂的情况下,人们难于掌握任一尺度下储层确定的、且真实的特征或性质,也就是说,在确定性模型中存在着不确定性,亦即随机性 。因此,人们广泛应用随机建模方法进行储层建模。确定性建模软件•定性储层建模软件•要为确定性构造建模软件,其中有简单的确定性储层建模部分•一套集地质、测井、地震解释、三维建模为一体的综合勘探软件平台,其中包含综合运用多学科资料进行确定性储层建模的模块。地下储层实际是确定性的 , 具有确定的性质和特征认识程度不足 → 储层表征和预测具有多解性 、 不确定性 、 随机性( 一 ) 概念 :以 已知信息 为 基础 , 以 随机函数 为 理论 , 应用 随机模拟 方法 , 产生 可选的 、等概率的 储层地质模型 的方法 。 亦即对井间未知区应用随机模拟方法给出多种可能的预测结果 。克里金方法 是地质统计学的核心 , 它主要应用变差函数 ( 或协方差函数 ) 来建立空间上既有随机性又有结构性的储层属性参数 ( 区域化变量 ) 的三维地质模型 。 单一模型四、储层随机建模离散模型的不同实现,表示三维沉积相模型的水平切片面切片)三个实现1、 优点 :•与确定性建模方法相比 , 这种方法承认控制点以外的储层参数具有一定的不确定性 , 即具有一定的随机性 。 因此 针对同一地区 ,应用同一资料 、 同一随机模拟方法可 建立的储层模型不是一个 ,而是多个 , 即一定范围内的几种可能实现 (即所谓可选的储层模型 ), 以满足油田勘探开发决策在一定风险范围内的正确性 。 对于每一种实现 ( 即储层模型 ) , 所模拟参数的全区统计学分布特征与控制点的统计学分布特征保持一致 , 即所谓等概率 。•各个实现之间的差别是储层不确定性的直接反映 。 如果所有实现都相同或相差很小 , 说明模型中的不确定性因素少;如果各实现之间相差较大 , 说明不确定性大 。 据此可了解由于资料限制而导致的井间储层预测的不确定性 , 以满足油田勘探开发决策在一定风险范围内的正确性 。•随机模拟可以“超越”地震分辨率,提供井间储层参数米级或十米级的变化,因此,随机建模可对储层非均质性进行高分辨率的表征。•在实际应用中,利用多个等概率随机模型进行油藏数值模拟,可以得到一簇动态预测结果, 据此,可对油藏开发动态预测的不确定性进行综合分析,从而提高动态预测的可靠性。2、 随机模拟 与 克里格插值 随机模拟是以随机函数理论为基础的。 随机函数 由一个 区域化变量 的 分布函数 和 协方差函数 (或变差函数 )来表征。一个随机函数Z(X)有无数个可能的实现{ZS(X),S=1,2, …, ∞ }。条件模拟与非条件模拟若用观测点的数据对模拟过程进行条件限制,使得观测点的模拟值忠实于实测值(井数据、地震数据、试井数据等),就称为 条件模拟 ;否则为 非条件模拟。随机模拟 与 克里格插值 有较大差别,主要表现在以下三个方面:① 克里格插值法 主要考虑局部估计值的精确程度,力图对 待估点的未知值作出最优 (估计方差最小 )、无偏 (估计值均值与观测点值均值相同 )的估计,而不考虑所有估计值的最终空间相关性;而 随机模拟 首先考虑的是结果的整体性质和模拟值的统计空间相关性,其次才是局部估计值的精确程度。② 克里金插值法 给出观测值间的平滑估值 (如绘出研究对象的平滑曲线图 ),而削弱了真实观测数据的离散性 (插值法为减小估计方差,对真实观测数据的离散性进行了平滑处理 ),忽略了井间的细微变化;而 条件随机模拟 通过在插值模型中系统地加上了“ 随机噪音 ” ,这样产生的结果比 克里金插值 模型 “ 真实得多 ” 。 “ 随机噪声 ” 正是井间的细微变化,虽然对于每一个局部的点, 随机模拟 值并不完全是真实的,估计方差甚至 克里金插值法 更大,但 随机模拟 曲线能更好地表现真实曲线的波动情况。③ 克里格插值 只产生一个储层模型,而在 随机模拟 中,则产生许多可选的模型,各种模型之间的差别正是空间不确定性的反映。 随机模拟 对于储层非均质的研究具有更大的优势,因为 随机模拟 更能反映储层性质的离散性,这对油田开发生产尤为重要。克里格插值 掩盖了非均质程度 (即离散性 ),特别是离散性明显的储层参数 (如渗透率 )的非均质程度,因而不适用于渗透率非均质性的表征。当然,对于一些离散性不大的储层参数,如孔隙度,应用 克里格插值 研究其空间分布,并用于估计储量 ,亦表现出方便、快速、准确的优越性。储量不确定性评价三维储层建模的重要意义之一是储量计算 , 即应用三维网格计算储量 , 而不仅仅是根据平面图及对应的平均值来计算 。由于随机建模可给出一系列实现 , 即针对同一地区 , 应用同一资料 、 同一建模方法建立多个储层地质模型 。 将这些实现用于三维储量计算 , 则可得出一簇储量结果 。 它不是一个确定的储量值 , 而是一个储量分布 。 通过这一分布 , 我们可以更客观地了解地下储量 , 从而为开发决策提供重要的参考依据 ,保证油田开发决策在一定风险范围内的正确性 。陈堡油田陈3断块泰一段储量频率分布图储量 (吨)储量层段 分布范围 (吨) 均值 (吨)标准偏差(吨) 104~ 166  104~ ` 73  104~ 351 随机模型 模拟方法 序贯模拟 误差模拟 概率场 模拟 优化算法(模拟退火及迭代算法) 模型性质 基于目标的随机模型 标点过程 (布尔模型) 标点过程模拟(用退火或迭代算法) 离散 高斯域 序贯高斯 拟 转带模拟 概率场高斯模拟 (优化算法可用作后处理) 连续 截断高斯域 截断高斯 模拟 截断高斯 模拟 截断高斯 模拟 (优化算法可用作后处理) 离散 指示模拟 序贯指示 模拟 概率场指示模拟 (优化算法可用作后处理) 离散 / 连续 分形随机域 分形模拟 (优化算法可用作后处理) 连续 马尔可夫 随机域 马尔可夫模拟( 应用迭代算法) 离散 / 连续 基 于 象 元 的 随 机 模 型 二点直方图 (很少单独使用 ,主用作退火后处理) 离散 序贯模拟( 1) 随机地选择一个待模拟的网格节点;( 2) 估计该节点的累积概率分布函数 (( 3) 随机地从 4) 将该新模拟值加到条件数据组中;( 5) 重复 1 直到所有节点都被模拟到为止 ,从而得到一个模拟实现 z(l)(u)误差模拟 ( 1) 应用原始数据进行克里金 插 值 估 计 , 得 到 估 计 值Z*(u);( 2) 进行非条件模拟 , 得到一个模拟实现 Z(1)(u)( 3) 提取在模拟实现 Z(1)(u)中观察点处的非条件模拟值 ,对其进行克里金插值估计 , 得到新的估计值 Z*(1)(u)。( 4) 比较两次估计值 , 得出模拟残差 Z(1)(u)1)(u)。( 5 ) 将 模 拟 残 差 Z(1)(u)1)(u)与原始的克里金估计值 Z*(u)相加 , 即得到一个忠实于井点观察值的条件模拟实现 )(u)。①②③④ ④ ⑤⑤Z*(u)Z(1)(u) Z*(1)(u)Z(1)(u)1)(u))(u)模拟退火 模拟退火 类似金属冷却和退火 。 高温状态下分子分布紊乱而无序 , 但 随着温度缓慢地降低 , 分子有序排列形成晶体 。模拟退火的基本思路是对于一个初始的图象 , 连续地进行扰动 ,直到它与一些预先定义的包含在目标函数内的特征 ( 地质知识库 ) 相吻合(二)随机模拟 方法基于目标( 方法标点过程基于象元( 方法序贯高斯模拟截断高斯模拟序贯指示模拟分形模拟1、 标点过程(布尔模型)标点过程的基本思路,是根据点过程的概率定律,按照空间中几何物体的分布规律,产生这些物体的中心点的空间分布,然后将物体性质(即 物体几何形状、大小、方向等)标注于各点之上。从地质统计学角度来讲,标点过程模拟即是要模拟物体点( 其性质( 三维空间的联合分布。点过程 ,物体中心点在空间上的分布可以是独立的(如 即布尔模型的概率分布理论),也可以是相互关联或排斥的(如 。目标点密度在空间上可以是均匀的,也可以根据地质规律赋予一定的分布趋势。在实际应用中,目标点位置可以通过以下规则来确定:( 1) 密度函数 (即各相的体积比例及其分布趋势)( 2) 关联( 如井间相连通) 和排斥原则( 如同相物体或不同相物体之间不接触的最小距离)。物体性质( 实际上就是物体几何学形态,包括各相的形状、长度、宽度、高度、方向、顶底位置等。形状:矩形、椭球体、锥形等。物体几何学参数(如长、宽、高等)。利用优化算法(如 模拟退火 )可以使模拟实现忠实于 井信息、地震信息以及其它指定的条件信息。标点过程 的模拟过程是将物体“投放”于三维空间,亦即将目标体投放于背景相中。因此,这种方法 适合于具有背景相的目标(物体或相)模拟。离散型模拟如冲积体系的河道和决口扇(其背景相为泛滥平原),三角洲分流河道和河口坝(其背景相为河道间和湖相泥岩)、浊积扇中的浊积水道(其背景相为深水泥岩)、滨浅海障壁砂坝、潮汐水道等(其背景相为泻湖或浅海泥岩)。另外,砂体中的非渗透泥岩夹层、非渗透胶结带、断层、裂缝均可利用此方法来模拟。标点过程模拟示意图挪威 潮坪相 潮汐水道胜二区 74小层三角洲平原亚相三维相建模的实现上四个实现为密井网实现,下四个实现为抽稀井后的实现2、序贯 高斯模拟•高斯随机域 是最经典的随机函数模型。该模型的最大特征是随机变量符合高斯分布(正态分布)。在实际应用中,首先需要将区域化变量(如孔隙度、渗透率)进行正态得分变换(变换为高斯分布),模拟处理后,再将模拟结果反变换为区域化变量。对于符合正态分布的变换后随机变量,可以很容易地通过变差函数获取变量的条件概率分布函数。从条件概率分布函数中随机地提取分位数便可得到模拟实现。•高斯模拟 可以采用多种算法,如序贯模拟、误差模拟(如转带法)、概率场模拟等。在实际应用中,人们多应用序贯模拟算法,即序贯高斯模拟。在该方法中,模拟过程是从一个象元到另一个象元序贯进行的,而且用于计算某象元条件概率分布函数的条件数据除原始数据外,还考虑业已模拟过的所有数据。•高斯模拟 是 应用很广泛的 连续性变量 随机模拟方法。它适用于各向异性不强的条件下 连续变量的随机模拟。3、 截断高斯模拟截断高斯随机域属于 离散随机模型 ,其基本 模拟思路是通过一系列门槛值截断规则网格中的三维连续变量而建立离散物体的三维分布 。适合于相带呈排序分布的沉积相模拟,如三角洲(平原、前缘和前三角洲)、呈同心分布的湖相(滨湖、浅湖、深湖)、滨面相(上滨、中滨、下滨)的随机模拟。4、序贯 指示模拟指示模拟 的重要基础为指示变换和指示克里金。所谓 指示变换 ,即将数据按照不同的门槛值编码为 1或 0的过程。对于模拟目标区内的每一类相,当它出现于某一位置时,指示变 量为 1,否则为 0。指示变换的最大优点是可将软数据(如试井解释、地质推理和解释)进行编码,因而可使其参与随机模拟。指示模拟既可用于 离散 物体类型变量 ,又可用于 离散 化的连续变量类别 的随机模拟。对于连续变量,通过一系列门槛值将其离散化成为一系列变量类别,然后针对这些变量类别进行模拟。在类型变量的模拟过程中,对于三维空间的每一网格(象元),首先通过 指示克里金 估计各变量的条件概率,并归一化,使所有类型变量的条件概率之和为 1,以确定该处的条件概率分布函数);然后随机提取一个 0至 1之间随机数,该随机数在条件概率分布函数中所对应的变量即为该象元的相类型。这一过程在其它各个象元进行运行,便可得到研究区内相分布的一个随机图象。指示模拟可用于模拟复杂各向异性的地质现象。由于各个类型变量均对应于一个指示变差函数,也就是说,对于具有不同连续性分布的类型变量 (相 ),可给定(指定或通过数据推断)不同的指示变差函数,从而可建立各向异性的模拟图象。因此,指示模拟可用于多向分布的沉积相建模(如三角洲分流河道与河口坝复合体),也可用于断层和裂缝的随机建模 。序贯指示模拟剖面图5、分形随机模拟分形随机域的最大特征是其自相似性,即局部与整体相似。在分形模拟中,主要应用统计自相似性,即任何规模上变量的变化与任何其它规模上变量的变化相似,亦即任一规模上变量的方差与其它规模上变量的方差成正比,其比率取决于分形维数(或间断指数 )。分数布朗运动和分数高斯噪音根据分形随机域的自相似性原理,在确定变量符合分形特征后,便可应用少量数据预测整个模拟目标区的变量分布。分形模拟一般采用误差模拟算法,其模拟实现为克里金估值加上随机“噪音”。  HH 应用分形几何研究裂缝分布分形几何应用的注意事项分形随机域最引人注目的特征是其自相似性,这也是它最大的优点。在确定随机变量符合分形特征后,便可根据自相似性原理应用少量数据预测整个模拟目标区的变量分布。然而,在分形模拟的应用中,一定要注意如下几点:( 1) 检验待模拟变量是否具有分形特征。 值得注意的是,由于地质情况的复杂性,不同规模的地质特征受控于不同的地质控制因素(如砂体规模的渗透率受控于沉积相和成岩相的空间展布,而层理规模的渗透率受到层理性质
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本文标题:第五章 3节储层地质建模
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