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![喇薩杏油田三維地質(zhì)建模[研討會]_第2頁](http://file2.renrendoc.com/fileroot_temp3/2021-10/29/aca5d387-dff6-4fab-a90b-6af0abff3a87/aca5d387-dff6-4fab-a90b-6af0abff3a872.gif)
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![喇薩杏油田三維地質(zhì)建模[研討會]_第5頁](http://file2.renrendoc.com/fileroot_temp3/2021-10/29/aca5d387-dff6-4fab-a90b-6af0abff3a87/aca5d387-dff6-4fab-a90b-6af0abff3a875.gif)
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文檔簡介
1、熱烈歡迎熱烈歡迎各路武林高手各路武林高手參加三維地質(zhì)建模研討會參加三維地質(zhì)建模研討會研討會研討會目目 錄錄 數(shù)據(jù)前期處理數(shù)據(jù)前期處理 1 1 構(gòu)造建模構(gòu)造建模 2 2 沉積相建模沉積相建模 3 3 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4 網(wǎng)格粗化設(shè)計網(wǎng)格粗化設(shè)計 5 5 模型可靠性分析模型可靠性分析 6 6 研討題目研討題目7 7目目 錄錄 數(shù)據(jù)前期處理數(shù)據(jù)前期處理 1 1 構(gòu)造建模構(gòu)造建模 2 2 沉積相建模沉積相建模 3 3 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4 網(wǎng)格粗化設(shè)計網(wǎng)格粗化設(shè)計 5 5 模型可靠性分析模型可靠性分析 6 6 研討題目研討題目7 71 開發(fā)完成與油田各種數(shù)據(jù)庫對接的建模軟件預(yù)
2、處理模塊;2制定出適合各種建模軟件的數(shù)據(jù)庫接口方法和標準。建立一套方法和標準建立一套方法和標準自主研制軟件名稱軟件名稱GPTMapDiscoveryRecon Petrel RMS 接口原則接口原則1 能夠自動識別油田數(shù)據(jù)庫各個字段,建立與軟件所需數(shù)據(jù)的索引關(guān)系;2 提取的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系清楚,避免相互矛盾;3 數(shù)據(jù)接口無縫接觸,提高軟件運行速度和運行質(zhì)量。一一 、數(shù)據(jù)前處理方法及標準、數(shù)據(jù)前處理方法及標準 一一 、數(shù)據(jù)前處理方法及標準、數(shù)據(jù)前處理方法及標準 (一) RMS建模軟件數(shù)據(jù)接口處理方法及標準1 1 井位數(shù)據(jù)井位數(shù)據(jù) 2 2 分層數(shù)據(jù)分層數(shù)據(jù)3 3 小層數(shù)據(jù)小層數(shù)據(jù)4 4 測井曲線數(shù)據(jù)測
3、井曲線數(shù)據(jù)5 5 沉積微相數(shù)據(jù)沉積微相數(shù)據(jù)6 6 斷層數(shù)據(jù)斷層數(shù)據(jù)7 地震數(shù)據(jù)地震數(shù)據(jù)RMS_ASII文本格式 Point,PolygonStick SEG_Y Polygon一一 、數(shù)據(jù)前處理方法及標準、數(shù)據(jù)前處理方法及標準 (一) RMS建模軟件數(shù)據(jù)接口處理方法及標準1 1 井位數(shù)據(jù)井位數(shù)據(jù) 2 2 分層數(shù)據(jù)分層數(shù)據(jù)3 3 小層數(shù)據(jù)小層數(shù)據(jù)4 4 測井曲線數(shù)據(jù)測井曲線數(shù)據(jù)5 5 沉積微相數(shù)據(jù)沉積微相數(shù)據(jù)6 6 斷層數(shù)據(jù)斷層數(shù)據(jù)7 地震數(shù)據(jù)地震數(shù)據(jù)RMS_ASII文本格式 Point,PolygonStick SEG_Y Polygon建立了大慶油田井網(wǎng)RMS軟件微相類型代碼沉積微相數(shù)據(jù)存放
4、在井位數(shù)據(jù)里面,占一個字段,“FACIES DISC”,由于RMS只能對三種微相類型進行建模,我們需要對大慶油田精細地質(zhì)研究的沉積微相進行歸類: 0-背景相(泥巖);1-河道砂;2-主體席狀砂; 3-非主體席狀砂; 4-表外; 5-壩類(bar);6-廢棄河道;。 一一 、數(shù)據(jù)前處理方法及標準、數(shù)據(jù)前處理方法及標準 (一) RMS建模軟件數(shù)據(jù)接口處理方法及標準1 1 井位數(shù)據(jù)井位數(shù)據(jù) 2 2 分層數(shù)據(jù)分層數(shù)據(jù)3 3 小層數(shù)據(jù)小層數(shù)據(jù)4 4 測井曲線數(shù)據(jù)測井曲線數(shù)據(jù)5 5 沉積微相數(shù)據(jù)沉積微相數(shù)據(jù)6 6 斷層數(shù)據(jù)斷層數(shù)據(jù)7 地震數(shù)據(jù)地震數(shù)據(jù)RMS_ASII文本格式 Point,PolygonSt
5、ick SEG_Y Polygon建立了大慶油田井網(wǎng)RMS軟件微相類型代碼 相帶圖數(shù)字化:以沉積相相帶圖數(shù)字化:以沉積相帶圖為藍本,將不同的微相數(shù)帶圖為藍本,將不同的微相數(shù)字化,各微相形成一個封閉的字化,各微相形成一個封閉的多邊形,形成文本格式,按微多邊形,形成文本格式,按微相類型形成文件,文件名稱為:相類型形成文件,文件名稱為:層號名稱層號名稱_ _微相英文名稱微相英文名稱.txt.txt。 目目 錄錄 數(shù)據(jù)前期處理數(shù)據(jù)前期處理 1 1 構(gòu)造建模構(gòu)造建模 2 2 沉積相建模沉積相建模 3 3 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4 網(wǎng)格粗化設(shè)計網(wǎng)格粗化設(shè)計 5 5 模型可靠性分析模型可靠性分析 6
6、 6 研討題目研討題目7 71 制定出適合于大慶油田的三種斷層建模方法;2優(yōu)選、制定出層面網(wǎng)格模型的計算方法。建立一套方法和標準建立一套方法和標準解釋斷點數(shù)據(jù)建模 構(gòu)造建模構(gòu)造建模 2 2平面投影多邊形數(shù)據(jù)建模 利用地震解釋數(shù)據(jù)建模 斷斷層層建建模模方方式式喇薩杏油田斷層建模方式,解決無解決無地震數(shù)據(jù)斷地震數(shù)據(jù)斷層建模難題。層建模難題。2 利用斷層平面投影數(shù)據(jù),建立各層之間斷層關(guān)聯(lián)關(guān)系;利用斷層平面投影數(shù)據(jù),建立各層之間斷層關(guān)聯(lián)關(guān)系; 構(gòu)造面深度付給構(gòu)造面深度付給斷層線斷層線 構(gòu)造建模構(gòu)造建模 2 21 斷層數(shù)據(jù)庫解釋斷點斷層數(shù)據(jù)庫解釋斷點 通過在三維空間上顯示斷點與斷層面空間配置關(guān)系,初步判
7、定斷點歸屬,實現(xiàn)斷點的最優(yōu)組合; 構(gòu)造建模構(gòu)造建模 2 2地層框架建模方法地層框架建模方法(1)井間構(gòu)造相對平緩、構(gòu)造起伏變化相對較小采用收斂法和最小曲率法;(2)間構(gòu)造面起伏相對較大采用余弦算法。目目 錄錄 數(shù)據(jù)前期處理數(shù)據(jù)前期處理 1 1 構(gòu)造建模構(gòu)造建模 2 2 沉積相建模沉積相建模 3 3 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4 網(wǎng)格粗化設(shè)計網(wǎng)格粗化設(shè)計 5 5 模型可靠性分析模型可靠性分析 6 6 研討題目研討題目7 71 相控建模方式;相控建模方式;2 不同砂體類型建不同砂體類型建模方法。模方法。 沉積相建模沉積相建模 3 31 1 平面沉積微相建模平面沉積微相建模- -微相網(wǎng)格化微相網(wǎng)
8、格化 數(shù)字化PetrelPetrel網(wǎng)格化(1)以沉積微相圖為基礎(chǔ),利用沉積微相數(shù)字化軟件,建立微相網(wǎng)格模型;(2)直接加載到的三維構(gòu)造模型中,建立三維確定性沉積微相模型。 模型化 沉積相建模沉積相建模 3 32 2 平面沉積微相建模平面沉積微相建模- -相帶邊界矢量化相帶邊界矢量化 矢量化(1)以沉積微相圖為基礎(chǔ),將沉積相帶圖矢量化處理,形成各種微相類型的閉合多邊形,沒有節(jié)點數(shù)量限制沒有節(jié)點數(shù)量限制;(2)利用賦值建模方法建立相模型。 模型化 沉積相建模沉積相建模 3 33 3 地質(zhì)統(tǒng)計法沉積微相建模地質(zhì)統(tǒng)計法沉積微相建模- -單井微相模擬單井微相模擬 (1)采用軟件統(tǒng)計每種巖相類型所占的比
9、例,并計算出巖相類型間的空間相關(guān)性;(2)以單井微相數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用趨勢約束建立相模型。模型化創(chuàng)建的趨勢面用面趨勢對相建模進行約束創(chuàng)建趨勢面各種沉積微相在空間中的估計體積 沉積相建模沉積相建模 3 34 4 井震聯(lián)合相模擬井震聯(lián)合相模擬 (1)、用井上自然電位和電阻率曲線作硬數(shù)據(jù),井間用波阻抗反演體作軟數(shù)據(jù),采用序貫高斯同位協(xié)同克里金算法進行巖性隨機模擬,建立巖性分布數(shù)據(jù)體作為相模型,以約束屬性參數(shù)模擬;(2)、用井上的離散相數(shù)據(jù),井間用波阻抗反演體作軟數(shù)據(jù),采用序貫指示同位協(xié)同克里金算法進行隨機模擬,建立相模型;(3)、用井上的離散相數(shù)據(jù),結(jié)合提取的平面相邊界,采用序貫指示模擬,建立確定性的
10、相模型。 沉積相建模沉積相建模 3 3推推薦薦微微相相建建模模方方法法不同砂體類型沉積相建模參數(shù)推薦表不同砂體類型沉積相建模參數(shù)推薦表砂體類型建模方法建模算法砂質(zhì)辮狀河砂體確定性序慣指示曲流河砂體確定性序慣指示低彎曲分流砂體隨機性示性點過程順直分流砂體確定性截斷高斯河間砂體確定性序慣指示枝狀三角洲內(nèi)前緣砂體確定性截斷高斯過渡狀三角洲內(nèi)前緣砂體隨機性示性點過程坨狀三角洲內(nèi)前緣砂體隨機性序慣指示穩(wěn)定型外前緣席狀砂確定性序慣指示過渡型外前緣席狀砂隨機性序慣指示不穩(wěn)定型外前緣席狀砂隨機性序慣指示目目 錄錄 數(shù)據(jù)前期處理數(shù)據(jù)前期處理 1 1 構(gòu)造建模構(gòu)造建模 2 2 沉積相建模沉積相建模 3 3 屬性參
11、數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4 網(wǎng)格粗化設(shè)計網(wǎng)格粗化設(shè)計 5 5 模型可靠性分析模型可靠性分析 6 6 研討題目研討題目7 7針對不同砂體類型,優(yōu)選出屬性建模方法序號確定性建模方法1自相關(guān)擬合法2臨近點法3克里金法4可移動的加權(quán)平均法5三角網(wǎng)格法6三角網(wǎng)格-平面化法7加權(quán)最小平方法8最小曲率法9加權(quán)斜率法 序號隨機建模方法1基于目標體建模技術(shù)2Markov隨機域模擬3 基于Markov-Bayes方法的模擬4Kriging(克立格) 5正演井間分形克里格方法 6序貫指示模擬7序貫高斯模擬 8序貫指示模擬9基于同位協(xié)同克里格的高斯模擬10概率場模擬 11模擬退火模擬12遺傳算法(GA) 13截斷高斯
12、模擬 )14分形隨機模擬15標點過程模擬 16轉(zhuǎn)向帶模擬法17布爾模擬18迭代方法序號儲層建模屬性1砂巖厚度2有效厚度3孔隙度4滲透率5含油飽和度6泥質(zhì)含量共有:共有:11砂體類型砂體類型 X 6屬性屬性 X2建模方法建模方法X(9+18)算法算法=1782種組合種組合 建模方法難度建模方法難度序號建模方法1確定建模2隨機建模序號砂體類型1砂質(zhì)辮狀河砂體2曲流河砂體3低彎曲分流砂體4順直分流砂體5河間砂體6枝狀三角洲內(nèi)前緣砂體7過渡狀三角洲內(nèi)前緣砂體8坨狀三角洲內(nèi)前緣砂體9穩(wěn)定型外前緣席狀砂10過渡型外前緣席狀砂11不穩(wěn)定型外前緣席狀砂 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4各種方法適應(yīng)性評價各種方
13、法適應(yīng)性評價典型區(qū)塊方法測試典型區(qū)塊方法測試方法優(yōu)選方法優(yōu)選方法推廣應(yīng)用方法推廣應(yīng)用方法優(yōu)選思路方法優(yōu)選思路入庫入庫優(yōu)點:優(yōu)點:該方法能夠從整體上砂體發(fā)展規(guī)模、方向,與沉積微相圖結(jié)合緊密,插值變化均勻,繪制出來的等值線光滑,沒有“畸形點”;缺點:缺點:對孤立“零值”插值時會出現(xiàn)局部與井點產(chǎn)生偏移現(xiàn)象。該問題目前正在通過修改零值,避免系統(tǒng)舍入誤差加以解決。 結(jié)論:結(jié)論:該方法在相控條件下適應(yīng)于參數(shù)值相差較小、沒有局部異常點下的厚度、孔隙度、滲透率、飽和度等屬性,但對滲透率級差較大、構(gòu)造幅度落差較大的情況應(yīng)予慎重。非相控、非相控條件插值影響較小。 1 adaptive fitting1 adapt
14、ive fitting; 2 Triangulation - Polynomial2 Triangulation - Polynomial3 minimum,curvature3 minimum,curvature;4 Moving Weighted Average4 Moving Weighted Average5 Closest Point 5 Closest Point ; 6 Triangulation Planar6 Triangulation Planar7 Kriging 7 Kriging ; 8 Weighted Slope 8 Weighted Slope 9 Weight
15、ed Least Squares9 Weighted Least Squares(一) 確定性建模計算方法評價、優(yōu)選 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4優(yōu)點:該方法能夠從整體上砂體發(fā)展規(guī)模、方向,與沉積微相圖結(jié)合緊密,插值按照井點數(shù)值變化,繪制出來的等值線光滑程度低,受井點參數(shù)影響較大,有時會產(chǎn)生“畸形點”;缺點:曲線光滑程度低,無井控制區(qū)域把握較差。結(jié)論:該方法在相控條件下適應(yīng)于前緣相沉積環(huán)境下參數(shù)值相差較小的厚度、孔隙度、滲透率、飽和度等屬性,但對滲透率級差較大、構(gòu)造幅度落差較大的情況應(yīng)予慎重,會產(chǎn)生局部異常點影響較大現(xiàn)象。(一) 確定性建模計算方法評價、優(yōu)選 1 adaptive fitt
16、ing1 adaptive fitting; 2 Triangulation - Polynomial2 Triangulation - Polynomial3 minimum,curvature3 minimum,curvature;4 Moving Weighted Average4 Moving Weighted Average5 Closest Point 5 Closest Point ; 6 Triangulation Planar6 Triangulation Planar7 Kriging 7 Kriging ; 8 Weighted Slope 8 Weighted Slop
17、e 9 Weighted Least Squares9 Weighted Least Squares 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4優(yōu)點:該方法能夠從整體上砂體發(fā)展規(guī)模、方向,與沉積微相圖結(jié)合緊密,插值變化相對均勻,繪制出來的等值線光滑,沒有“畸形點”;缺點:插值走勢會受局部異常點影響,局部會出現(xiàn)與整體走勢不統(tǒng)一的現(xiàn)象。結(jié)論:該方法在相控條件下適應(yīng)于參數(shù)值相差較小、沒有局部異常點下的厚度、孔隙度、滲透率、飽和度等屬性,但對滲透率級差較大、構(gòu)造幅度落差較大的情況應(yīng)用效果較差。非相控、非相控條件插值影響較大,建議選用該方法時應(yīng)使用相控條件使得插值結(jié)果更加符合地質(zhì)特征。(一) 確定性建模計算方法評
18、價、優(yōu)選 1 adaptive fitting1 adaptive fitting; 2 Triangulation - Polynomial2 Triangulation - Polynomial3 minimum,curvature3 minimum,curvature;4 Moving Weighted Average4 Moving Weighted Average5 Closest Point 5 Closest Point ; 6 Triangulation Planar6 Triangulation Planar7 Kriging7 Kriging ; 8 Weighted Sl
19、ope 8 Weighted Slope 9 Weighted Least Squares9 Weighted Least Squares 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4(一) 確定性建模計算方法評價、優(yōu)選 可移動的加權(quán)平均法可移動的加權(quán)平均法 克里金法 最臨近點法 自相關(guān)擬合法 加權(quán)最小平方法 最小曲率法 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4 通過幾種計算方法比較測試,認為:自相關(guān)擬合法和克里金、最小曲率三種方法厚度、有效厚度、孔隙度等變化平緩的屬性應(yīng)用較好,其它方法可以用以變化比較強的一些屬性(如滲透率)中。 1 基于目標體建模技術(shù)基于目標體建模技術(shù)(1)目標體建模技術(shù)是基于對象的隨機模擬。
20、該方法主要用于建立離散模型,如砂體格架平面、剖面或三維分布模型。(2)這種算法易于理解、快速。需較準確的經(jīng)驗知識。如沉積砂體的橫向?qū)挾?、厚度兩者之間的定量統(tǒng)計關(guān)系。(3)該方法能忠實于井資料并能很好地運用相建模的成因控制原則,即能運用大量、豐富的已知地質(zhì)經(jīng)驗,在密井網(wǎng)區(qū)能充分地發(fā)揮其特長,從而有較好的預(yù)測效果。(4)該方法中內(nèi)含的河流相建模技術(shù)是建立河流相的最佳方法。 該方法需要完善的地質(zhì)知識庫作基礎(chǔ),是今后大慶油田利用密井網(wǎng)資料開展三維地質(zhì)建模的一個主要方向之一。 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4(二)隨機建模計算方法評價、優(yōu)選2 Kriging(克立格克立格) 是地質(zhì)統(tǒng)計學的核心是地質(zhì)統(tǒng)計
21、學的核心, ,它是一種應(yīng)用能夠考慮儲層參數(shù)空它是一種應(yīng)用能夠考慮儲層參數(shù)空間分布規(guī)律的隨機函數(shù)來進行井間的插值或模擬的方法。間分布規(guī)律的隨機函數(shù)來進行井間的插值或模擬的方法。 克立格方法的主要研究手段是變異函數(shù)克立格方法的主要研究手段是變異函數(shù), ,研究對象為區(qū)研究對象為區(qū)域化變量;該方法是根據(jù)待估點周圍的信息域化變量;該方法是根據(jù)待估點周圍的信息, ,應(yīng)用變異函數(shù)應(yīng)用變異函數(shù)所特有的性質(zhì)所特有的性質(zhì), ,對待估點作出最優(yōu)、無偏的估計,它主要反對待估點作出最優(yōu)、無偏的估計,它主要反映了儲層參數(shù)的宏觀變化趨勢映了儲層參數(shù)的宏觀變化趨勢, ,而忽略了井間的細微變化和而忽略了井間的細微變化和離散性。
22、離散性。 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 42 Kriging(克立格克立格) 這種估計是基于已經(jīng)確定的協(xié)方差模型,該方法優(yōu)這種估計是基于已經(jīng)確定的協(xié)方差模型,該方法優(yōu)于傳統(tǒng)方法于傳統(tǒng)方法( (如三角剖分法、距離反比加權(quán)法等如三角剖分法、距離反比加權(quán)法等) ) 。應(yīng)用。應(yīng)用過程中,克里格方法不斷改進,形成幾種改進的方法。過程中,克里格方法不斷改進,形成幾種改進的方法。(1 1)簡單克里格簡單克里格 (2 2)指示克里格指示克里格(3 3)趨勢克里格趨勢克里格 (4 4)外部克里格外部克里格 (5 5)協(xié)同克里格協(xié)同克里格 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4 3 序貫指示模擬(序貫指示模擬(Sequ
23、ential Indicator Simulation) 序貫指示模擬以各微相的指示變差函數(shù)為基礎(chǔ)。序貫序貫指示模擬以各微相的指示變差函數(shù)為基礎(chǔ)。序貫指示模擬在陸相地層中指示模擬在陸相地層中, ,希望能有更好的變差函數(shù)求取方希望能有更好的變差函數(shù)求取方法使之能反映陸相地層相變復(fù)雜性法使之能反映陸相地層相變復(fù)雜性, ,以使序貫指示方法得以使序貫指示方法得以更多、更好的應(yīng)用。以更多、更好的應(yīng)用。 優(yōu)點優(yōu)點: :(1 1) 比常用的插值方法更能反映儲層參數(shù)的變化比常用的插值方法更能反映儲層參數(shù)的變化, ,而且而且能夠描述由于資料的缺乏而引起的模型的不確定性能夠描述由于資料的缺乏而引起的模型的不確定性
24、. .(2 2)克服了傳統(tǒng)插值方法對變化較大的參數(shù)的光滑效應(yīng))克服了傳統(tǒng)插值方法對變化較大的參數(shù)的光滑效應(yīng). .(3 3)能夠在建模中考慮參數(shù)奇異值的空間分布模式。)能夠在建模中考慮參數(shù)奇異值的空間分布模式。 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 44 序貫高斯模擬(序貫高斯模擬(Sequential Gaussian Simulation) 序貫高斯模擬是高斯模型常用的一種模擬方法。序貫高斯模擬是高斯模型常用的一種模擬方法。它是應(yīng)用高斯概率理論和序貫?zāi)M算法產(chǎn)生連續(xù)變量它是應(yīng)用高斯概率理論和序貫?zāi)M算法產(chǎn)生連續(xù)變量空間分布的隨機模擬方法??臻g分布的隨機模擬方法。 該算法的優(yōu)點是該算法的優(yōu)點是: :(
25、l)(l)算法穩(wěn)定算法穩(wěn)定, ,用于產(chǎn)生連續(xù)變量的實現(xiàn);用于產(chǎn)生連續(xù)變量的實現(xiàn);(2)(2)當用于模擬比較穩(wěn)定分布的數(shù)據(jù)時當用于模擬比較穩(wěn)定分布的數(shù)據(jù)時, ,序貫高斯模擬序貫高斯模擬能快速建立模擬結(jié)點的能快速建立模擬結(jié)點的ccdfccdf。然而當模擬級差較大的。然而當模擬級差較大的變量數(shù)據(jù)時變量數(shù)據(jù)時, ,高斯矩陣不穩(wěn)定高斯矩陣不穩(wěn)定, ,且不能用于類型變量的且不能用于類型變量的模擬(如滲透率)。模擬(如滲透率)。 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 45 標點過程模擬標點過程模擬 標點過程從地質(zhì)統(tǒng)計學角度來講,標點過程模擬即是要模擬物體點(points)及其性質(zhì)(marks)在三維空間的聯(lián)合分布。
26、 這種方法適合于具有背景相的目標(物體或相)模擬。如沖積體系的河道和決口扇(其背景相為泛濫平原),三角洲分流河道和河口壩(其背景相為河道間和湖相泥巖)、濁積扇中的濁積水道(其背景相為深水泥巖)、濱淺海障壁砂壩、潮汐水道等(其背景相為瀉湖或淺海泥巖)。 屬性參數(shù)建模屬性參數(shù)建模 4 4四、三維地質(zhì)建模軟件應(yīng)用四、三維地質(zhì)建模軟件應(yīng)用 針對大慶油田地質(zhì)特征重新標定了變差針對大慶油田地質(zhì)特征重新標定了變差函數(shù)的選取方法及其地質(zhì)含義函數(shù)的選取方法及其地質(zhì)含義 用隨機模擬方法產(chǎn)生儲層模型的過程中,如何調(diào)整變差函數(shù)的主變程、次變程、垂直變程、方位角、塊金值以及選擇函數(shù)類型等就至關(guān)重要 變差函數(shù)參數(shù)優(yōu)選 四
27、、三維地質(zhì)建模軟件應(yīng)用四、三維地質(zhì)建模軟件應(yīng)用克里金法插值(500 100 58) 克里金法插值(1000 500 46) 克里金法插值(3000*2000*45) 井距在600米時主變程3000米、次變程2000、方位角45時建模結(jié)果,從圖中可以看出,由于主變程、次變程都大于井距,插值效果較好。因此,從這個角度說,主變程、次變程一定要大于 研究工區(qū)井距、排距。 變差函數(shù)參數(shù)優(yōu)選變差函數(shù)參數(shù)優(yōu)選二二 項目取得成果及認識項目取得成果及認識 3000X3000-03000X3000-47平行物源方向建模效果最好1002004005008001000150020003-4倍井距的變程效果最好倍井距的
28、變程效果最好3000400050003-4倍井距的變程效果最好倍井距的變程效果最好四、三維地質(zhì)建模軟件應(yīng)用四、三維地質(zhì)建模軟件應(yīng)用計算變差函數(shù)時,首先要確定各觀測點在某一方向上之間的距離(即滯后距計算變差函數(shù)時,首先要確定各觀測點在某一方向上之間的距離(即滯后距距離距離Lag distance ),而),而Lag distance 又取決于搜索范圍又取決于搜索范圍Search radius、滯后距數(shù)量滯后距數(shù)量No Lags的設(shè)置的設(shè)置 。 1、No Lags 滯后距數(shù)量:在搜索范滯后距數(shù)量:在搜索范圍內(nèi)等分數(shù);圍內(nèi)等分數(shù); No lags數(shù)越大,搜索的數(shù)越大,搜索的樣品點對距離就越小。該數(shù)值過大、樣品點對距離就越小。該數(shù)值過大、過小都不適宜,一般取值過小都不適宜,一般取值20左右。左右。2、Search radius搜索范圍:搜索的搜索范圍:搜索的最大距離;一般取值最大距離;一般取值1030個井距左個井距左右。右。 Lag tolerance 滯后距
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