儲(chǔ)層隨機(jī)建模方法研究進(jìn)展

1、第 31卷 第 5期物探化探計(jì)算技術(shù) 2009年 9月 基金項(xiàng)目 :中國(guó)石油天然氣股份有限公司工程技術(shù)重點(diǎn)攻關(guān)項(xiàng)目 (2006-2008 收稿日期 :2008-08-02 改回日期 :2009-02-24文章編號(hào) :1001 1749(2009 05 0454 06儲(chǔ)層隨機(jī)建模方法研究進(jìn)展李 霞 1, 王銅山 1, 王建新2(1. 中國(guó)石油勘探開(kāi)發(fā)研究院 , 北京 100083;2. 東方公司東部事業(yè)部 長(zhǎng)慶經(jīng)理部 , 寧夏 銀川 751000摘 要 :油氣儲(chǔ)層隨機(jī)建模方法是近年來(lái)新發(fā)展起來(lái)的一門(mén)油氣預(yù)測(cè)技術(shù) , 它在綜合了地質(zhì) 、 地球物理信息的基礎(chǔ)上 , 充分利用已知點(diǎn)的儲(chǔ)層信息 , 根據(jù)

2、所要預(yù)測(cè)的儲(chǔ)層屬性來(lái)選擇不同的隨機(jī) 模型 , 從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)油氣儲(chǔ)層的定量表征及對(duì)各種尺度非均質(zhì)性的定量刻畫(huà) , 其最終模擬結(jié)果可 以有任意多個(gè)以供油藏描述選擇 。 這里簡(jiǎn)要介紹了目前比較常用的儲(chǔ)層隨機(jī)建模方法 、 原理 , 各 方法的優(yōu)缺點(diǎn) , 以及不同隨機(jī)模型的地質(zhì)適用性 , 并針對(duì)我國(guó)儲(chǔ)層的特點(diǎn) , 術(shù)的發(fā)展方向 。關(guān)鍵詞 :儲(chǔ)層隨機(jī)建模 ; 隨機(jī)模型 ; ; 中圖分類號(hào) :TE 13:A0 前言儲(chǔ)層隨機(jī)建模技術(shù)的產(chǎn)生 , 與地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)及油 氣生產(chǎn)的需要密切相關(guān) 。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)創(chuàng)建于二十 世紀(jì)六十年代初 , 由法國(guó)著名學(xué)者 G . Mather on 教 授提出 , 他將傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論與區(qū)域

3、化變量的概念 相結(jié)合 , 發(fā)展出一套以變差函數(shù)為工具 , 來(lái)研究礦 產(chǎn)礦化特征區(qū)域分布的數(shù)學(xué)技術(shù) 。在其后的發(fā)展 中 , 地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)先后出現(xiàn)了克里格技術(shù) 1、 2和隨機(jī)模擬技術(shù)3。 在 1985年之前 , 隨機(jī)模擬技術(shù)以非條件模擬為主 , 如轉(zhuǎn)向帶法 、 傅立葉譜估計(jì)法和 LU 矩陣分解法等 。 到九十年代 , 克里格技術(shù)不但被用 作插值方法 , 而且越來(lái)越多地用于建立數(shù)據(jù)的條件 累積分布函數(shù) (CCDF , 使隨機(jī)建模得到了飛速發(fā) 展 。 該技術(shù)逐漸被用來(lái)解決儲(chǔ)層表征中的一些問(wèn) 題 , 如建立儲(chǔ)層物性非均質(zhì)模型 , 儲(chǔ)層內(nèi)部非滲透 性隔夾層模型 , 以及儲(chǔ)層空間連續(xù)性模型等 , 為油 藏早期

4、評(píng)價(jià)及開(kāi)發(fā)階段制定方案服務(wù)47。近幾年來(lái) , 人們應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù) , 發(fā)展出一套利用計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和顯示的三維儲(chǔ)層建模方法 。 運(yùn)用此方法 ,在油藏評(píng)價(jià) , 乃至油田開(kāi)發(fā)的不同階段 , 均可建立 三維儲(chǔ)層地質(zhì)模型 。 目前 , 建立儲(chǔ)層地質(zhì)模型有確 定性建模和隨機(jī)建模二種方法 , 而后者是近年來(lái)國(guó) 內(nèi) 、 外學(xué)者研究的熱點(diǎn) 。1 儲(chǔ)層隨機(jī)建模概述建立儲(chǔ)層地質(zhì)模型 , 是現(xiàn)代油藏描述的核心與 關(guān)鍵 。 建立儲(chǔ)層地質(zhì)模型主要有二種途徑 , 即確定 性建模與隨機(jī)建模 。確定性建模是以確定性資料 為基礎(chǔ) , 推測(cè)井間確定的 、 唯一的 、 真實(shí)的儲(chǔ)層參 數(shù) 。 然而 , 地下儲(chǔ)層是復(fù)雜的 , 它是許多復(fù)雜

5、地質(zhì) 過(guò)程綜合作用的結(jié)果 , 具有復(fù)雜的儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)空間配 置及儲(chǔ)層參數(shù)的空間變化 。以非常有限的資料描 述地下儲(chǔ)層屬性的分布是困難的 , 必然存在著不確 定性與隨機(jī)性 。 因此 , 儲(chǔ)層隨機(jī)建模技術(shù)就應(yīng)運(yùn)而 生 , 并得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用 。 隨機(jī)建模是以已 知的信息為基礎(chǔ) , 以隨機(jī)函數(shù)為理論 , 應(yīng)用隨機(jī)模 擬方法產(chǎn)生多個(gè)可選的 、 等概率的儲(chǔ)層模型方法 。 雖然預(yù)測(cè)結(jié)果可能有任意多個(gè) , 但是其結(jié)果可以真 實(shí)地反映儲(chǔ)層屬性的非均質(zhì)性 。 當(dāng)然 , 已知點(diǎn)的屬 性是不變的 , 而未知點(diǎn)的屬性會(huì)有不同的結(jié)果出 現(xiàn) 。 多種結(jié)果也表現(xiàn)出了儲(chǔ)層屬性的不確定性 , 其 中有 “ 悲觀 ” 的結(jié)果

6、, 也有 “ 樂(lè)觀 ” 的結(jié)果 , 可以給地 質(zhì)人員提供不同參考 。 Haldorsen 8提出了應(yīng)用隨 機(jī)建模技術(shù)的理由 : 不同尺度下地質(zhì)結(jié)構(gòu) , 巖石 物性的變化不確定 ; 相分布空間變化的復(fù)雜性 ; 儲(chǔ)層動(dòng)態(tài)和靜態(tài)關(guān)系問(wèn)題 ; 巖石特性和構(gòu)造位 置空間不確定 ; 基于對(duì)建模速度和效率方面的考 慮 。 實(shí)踐表明 , 儲(chǔ)層隨機(jī)建模在描述儲(chǔ)層非均質(zhì) 性 , 綜合各類信息評(píng)價(jià)不確定性等方面 , 具有明顯 優(yōu)勢(shì) 。2 儲(chǔ)層隨機(jī)建模技術(shù)2. 1 隨機(jī)模型的分類隨機(jī)模型的分類有很多種 , Haldorsen 等 8根 據(jù)研究現(xiàn)象的隨機(jī)特征 ,型 、 連續(xù)模型和混合模型 。 9單元的特征 ,: 按數(shù)據(jù)

7、分布特征 :; 按模 擬的數(shù)據(jù)條件 :條件模擬和非條件模擬 ; 按使用 變量的個(gè)數(shù) :單變量模擬和多變量協(xié)同模擬 。 目前 比較常用的方法是混合模擬 , 亦稱二步模擬 , 即先 應(yīng)用離散模型描述儲(chǔ)層大規(guī)模非均質(zhì)性 , (如沉積 相等 , 然后應(yīng)用連續(xù)模型描述各個(gè)沉積相內(nèi)部的 巖石物理參數(shù)的變化特征 , 這樣會(huì)使預(yù)測(cè)結(jié)果更合 理 。2. 2 隨機(jī)建模方法2. 2. 1 基于目標(biāo)的隨機(jī)建模方法(1 布爾模擬 。該方法是隨機(jī)建模技術(shù)中最 簡(jiǎn)單的一種方法 , 是一個(gè)“ 逐步逼近過(guò)程 ” 。布爾 模擬認(rèn)為在結(jié)構(gòu)模擬中 , 應(yīng)從具有成因意義的目標(biāo) 創(chuàng)建 , 不應(yīng)一個(gè)個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)模擬 。該方法的基本思 路 ,

8、是根據(jù)一定的概率定律 , 按照空間中幾何物體 的分布統(tǒng)計(jì)規(guī)律 , 產(chǎn)生這些物體中心點(diǎn)的空間分 布 , 并通過(guò)多個(gè)隨機(jī)函數(shù)的聯(lián)合分布 , 確定中心點(diǎn) 處的幾何物體形狀 、 大小和方向 。 布爾模擬目前主 要用于非條件模擬 , 用來(lái)建立離散模型 , 適用于建 立砂體格架模型或隔 (夾 層分布模型 , 如砂體格 架平面 、 剖面或者三維空間分布模型 。 以泊松點(diǎn)過(guò) 程為基礎(chǔ)的模擬算法 , 適合模擬砂巖背景上存在小 尺度泥巖隔層這類現(xiàn)象 ; 以吉布斯點(diǎn)過(guò)程為基礎(chǔ)的 模擬算法 , 適合模擬河道砂巖帶內(nèi)各河道砂體相互 鑲嵌的現(xiàn)象 , 如模擬河流或河流 三角洲河道及相 關(guān)的沉積相帶 。布爾模擬方法的優(yōu)點(diǎn)在于

9、 : 很容易用于二維 和三維建模 ; 所用的參數(shù)較少 ; 計(jì)算速度快 。 其缺點(diǎn)在于 : 井?dāng)?shù)據(jù)對(duì)模擬結(jié)果的限制作用小 , 可能會(huì)導(dǎo)致人為低估砂體的連續(xù)性 ; 目標(biāo)形狀是 高度簡(jiǎn)化后的結(jié)果 , 往往與實(shí)際情況相差甚遠(yuǎn) 。 近 年來(lái) , 為了使布爾方法適合于多井情況 (條件數(shù)據(jù) 較多 , 許多學(xué)者對(duì)布爾方法進(jìn)行了改進(jìn) , 以忠實(shí) 于條件數(shù)據(jù) 10。(2 示性點(diǎn)過(guò)程模擬 。該模擬也稱為標(biāo)點(diǎn)法 , 其模型為布爾模型 , 即儲(chǔ)層模型根據(jù)具有某些成因 意義的目標(biāo)來(lái)建立 , 而不是暫時(shí)建立一個(gè)基本的節(jié) 點(diǎn)或象元 。 它主要模擬離散性質(zhì)的地質(zhì)特征 , 如沉 積相分布 、 巖相分布 、 。從地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué) 角度來(lái)

10、講 , 亦即將目標(biāo)體投放于背景相 , 這種方法適合于具有背景相的目標(biāo) (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 (其背景相為瀉湖或淺海泥巖 等 。另外 , 砂 體中的非滲透泥巖夾層 、 非滲透膠結(jié)帶 、 斷層 、 裂縫 等 , 均可利用此方法來(lái)模擬 。示性點(diǎn)過(guò)程法的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)算速度快 , 方法簡(jiǎn) 單 , 模擬結(jié)果服從幾何體形狀的空間分布 。但是 , 在其應(yīng)用中 , 要有很強(qiáng)的先驗(yàn)地質(zhì)知識(shí) , 如各相的 體積含量 , 各相幾

11、何形態(tài) (長(zhǎng) 、 寬 、 厚等 。該方法 主要適用于油田勘探階段 , 以及開(kāi)發(fā)早期井間砂體 和非滲透隔夾層的描述 。 當(dāng)鉆井增加時(shí) , 示性點(diǎn)過(guò) 程法存在的一個(gè)很大問(wèn)題 , 是難以條件化到已知的 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 11。 另外 , 由于沒(méi)有考慮沉積過(guò)程中 , 先 沉積的砂體對(duì)后面的沉積有重要的控制作用 , 標(biāo)點(diǎn) 過(guò)程法模擬的結(jié)果往往過(guò)于樂(lè)觀 , 砂體的連通性過(guò) 好 12。2. 2. 2 基于象元的隨機(jī)建模方法(1 序貫高斯模擬 。該模擬可用于模擬連續(xù) 的地質(zhì)現(xiàn)象 , 如孔隙度 、 地震反射界面的構(gòu)造圖等 。 其模擬過(guò)程是從一個(gè)象元到另一個(gè)象元序貫進(jìn)行 的 。 在序貫高斯模擬中 , 條件數(shù)據(jù)首先要轉(zhuǎn)換為

12、標(biāo) 準(zhǔn)高斯值 , 以確定轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)的變差函數(shù) 。 用簡(jiǎn)單 克里格得到條件分布的估計(jì)值 。 在每個(gè)節(jié)點(diǎn)處 , 根 5545期 李霞等 :儲(chǔ)層隨機(jī)建模方法研究進(jìn)展 據(jù)模擬值和條件數(shù)據(jù)得到的克里格估計(jì)值 , 以及相 關(guān)的克里格方差 , 被用來(lái)確定條件高斯分布 ; 然后 從分布中隨機(jī)抽取 , 得到一系列實(shí)現(xiàn) ; 最后 , 將高斯 模擬結(jié)果反轉(zhuǎn)化為原始數(shù)據(jù)空間 。序貫高斯模擬的主要優(yōu)點(diǎn)在于 : 數(shù)據(jù)的條件 化是模擬的一個(gè)整體部份 , 無(wú)需作為一個(gè)單獨(dú)的步 驟進(jìn)行處理 ; 可自動(dòng)地處理各向異性問(wèn)題 ; 適 合于任意類型的協(xié)方差函數(shù) ; 在運(yùn)行過(guò)程中 , 只 需要一個(gè)有效的克里格算法 。主要缺點(diǎn)是要求變 量

13、分布服從高斯分布 。(2 序貫指示模擬 。該模擬既可用于模擬連 續(xù)的變量 , 又可用于模擬離散的特征 9、 13。它不要 求對(duì)條件分布的參數(shù)形式作任何假設(shè) , 在現(xiàn)有數(shù)據(jù) 和其它相關(guān)資料的基礎(chǔ)上 , 根據(jù)門(mén)檻值將條件數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)化為指示數(shù)據(jù) 。 根據(jù)相應(yīng)的指示變差函數(shù) , 應(yīng)用 簡(jiǎn)單克里格給出每個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處條件分布的估計(jì) 量 。 該方法多用于模擬復(fù)雜的巖相或巖相組合 、 沉 積相的空間分布結(jié)構(gòu) , 如模擬復(fù)雜的河 湖相沉 積 、 河流 三角洲沉積 、成因的碳酸鹽儲(chǔ)層的指示變差函數(shù) ,的儲(chǔ)層空間分布 。序貫指示模擬最大的優(yōu)點(diǎn) 11, 是可以模擬復(fù) 雜各向異性的地質(zhì)現(xiàn)象及連續(xù)性分布的極值 。對(duì) 具有不

14、同連續(xù)性分布的變量 (如沉積微相 , 可利 用不同的變差函數(shù)進(jìn)行表征 , 從而建立各向異性 的模擬結(jié)果 。 另外 , 指示模擬除忠實(shí)硬數(shù)據(jù) (如井 數(shù)據(jù) 外 , 還可方便地把軟數(shù)據(jù) (如地震 、 試井?dāng)?shù) 據(jù) 通過(guò)編碼加入到模擬中 。其缺點(diǎn)是 : 模擬結(jié) 果有時(shí)并不能很好地再現(xiàn)輸入的變差函數(shù) ; 在條 件數(shù)據(jù)點(diǎn)較少且模擬目標(biāo)各向異性較強(qiáng)時(shí) , 難以計(jì) 算各類型變量的變差函數(shù) ; 不能很好地恢復(fù)指定 模擬目標(biāo)的幾何形態(tài) (尤其是相邊界 , 一些類型 變量是以一個(gè)或多個(gè)象元為單元零星地分布 。 (3 截?cái)喔咚鼓M 。該模擬屬于離散隨機(jī)模 型 , 用于分析離散型或類型變量 。 模擬過(guò)程是通過(guò) 一系列門(mén)

15、檻值及截?cái)嘁?guī)則網(wǎng)格中的三維連續(xù)變量 , 建立離散物體的三維分布 14。由于離散物體的分 布取決于一系列門(mén)檻值對(duì)連續(xù)變量的截?cái)?, 因此 , 模擬實(shí)現(xiàn)中的相分布是排序的 。這一方法適合于 相帶呈排序分布的沉積相模擬 , 如三角洲 (平原 、 前緣和前三角洲 , 呈同心分布的湖相 (濱湖 、 淺 湖 、 深湖 , 以及濱面相 (上濱 、 中濱 、 下濱 的隨機(jī) 模擬 。 該方法的優(yōu)點(diǎn)是 : 易于實(shí)現(xiàn) 、 速度快 ; 可 在模擬中考慮地質(zhì)因素 ; 可以對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行條 件限制 , 使之與條件數(shù)據(jù)相吻合 。 缺點(diǎn)是多次截?cái)?不能控制具體的指示協(xié)方差 , 特別是當(dāng)相與相之間 各項(xiàng)異性彼此互不相同時(shí) 。胡

16、雪濤等 15通過(guò)比較 截?cái)喔咚鼓M和序貫高斯模擬方法在沉積微相 (共八種 上的模擬 , 認(rèn)為截?cái)喔咚鼓M不適用于 非均質(zhì)性復(fù)雜的低滲儲(chǔ)層微相展布的描述 。這說(shuō) 明該方法并非一種普適性方法 , 對(duì)相序關(guān)系非常簡(jiǎn) 單微相展布 , 可能得到較好的模擬結(jié)果 ; 但對(duì)微相 類型較多 , 展布關(guān)系較復(fù)雜的微相分布 , 模擬結(jié)果 的可靠性較低 。而序貫指示模擬適用于非均質(zhì)性 復(fù)雜的低滲儲(chǔ)層微相展布的描述 , 結(jié)果具有可信性 和預(yù)測(cè)性 。(4 馬爾柯夫隨機(jī)場(chǎng)模擬 。該模擬既可用于 離散物體 , 也可用于離散化連續(xù)變量類別的隨機(jī)模 擬 。 , 某類型變量條件概率 , 條件 。 (如 Metr opolis -H

17、astings , , 然后 逐步進(jìn)行迭代 , 直到滿足指定的條件概率分布為 止 。 九十年代初又提出了用于相和巖性模擬的半 馬爾柯夫隨機(jī)域 (Tjel m eland, and Holen, 1993 模 型 。 在該模型中 , 象元巖性不是取決于局部鄰區(qū) , 而是取決于較大的區(qū)域 。輸入?yún)?shù)包括類型變量 的分布范圍 、 邊界關(guān)系 、 各類型變量的含量等 。 馬爾柯夫隨機(jī)域及半馬爾柯夫隨機(jī)域模擬法 的優(yōu)點(diǎn) , 在于再現(xiàn)每一種狀態(tài)復(fù)雜的非均質(zhì)性能力 較強(qiáng) , 適合于鑲嵌狀分布的相 (或巖性 的隨機(jī)模 擬 , 以及單一類型的相或巖性分布 (如砂體內(nèi)鈣質(zhì) 膠結(jié)層的分布 。 其缺點(diǎn)是 : 條件概率的

18、確定相 當(dāng)復(fù)雜 , 特別是在條件數(shù)據(jù)有限時(shí)更為困難 ; 難 以很好地恢復(fù)相的幾何形態(tài) ; 難以應(yīng)用軟數(shù)據(jù) (雖然很容易忠實(shí)硬數(shù)據(jù) ; 模擬收斂很慢 。目 前這類模型應(yīng)用很少 , 且主要限于二維空間 。 (5 二點(diǎn)直方圖法的隨機(jī)模擬 。該模擬主要 用于類型變量的隨機(jī)模擬 , 它屬于二點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)的范 疇 。 其主要特征是在空間范圍內(nèi) , 二個(gè)相距一定距 離的象元 , 分屬于不同類型變量的轉(zhuǎn)換概率分布 , 在特定偏移距所有二元類型變量的轉(zhuǎn)移概率 , 即構(gòu) 成二點(diǎn)直方圖模型 9, 17, 它主要應(yīng)用優(yōu)化算法 (如 模擬退火 進(jìn)行隨機(jī)模擬 。由于轉(zhuǎn)換概率的計(jì)算 , 在條件數(shù)據(jù)有限時(shí)很難進(jìn)行 , 所以在實(shí)際

19、應(yīng)用中 , 要有一個(gè)與待模擬地區(qū)地質(zhì)條件相近的 , 數(shù)據(jù)密度 較高的原型模型 。二點(diǎn)直方圖適用于鑲嵌狀分布654物探化探計(jì)算技術(shù) 31卷 的沉積相 (或巖性 的隨機(jī)模擬 , 也可用于只有二 個(gè)相的沉積相隨機(jī)模擬 。 在實(shí)際應(yīng)用中 , 二點(diǎn)直方 圖常應(yīng)用于模擬退火中作為其它隨機(jī)實(shí)現(xiàn)的后處 理 , 但也不能很好地恢復(fù)相幾何形態(tài) 。目前 , 國(guó)內(nèi) 的相關(guān)研究較少 。(6 模擬退火法 。該法適于模擬連續(xù)或離散 的特征 , 它的算法來(lái)自于金屬淬火后冷卻過(guò)程中分 子有序排列的過(guò)程 , 但是最低溫度的求取比較困 難 , 在溫度參數(shù)確定方面有不少人做了探索 1820, 其儲(chǔ)層模型是通過(guò)迭代試算法來(lái)建立的 。一

20、般要 構(gòu)建一個(gè)能量函數(shù) , 使其為網(wǎng)格的統(tǒng)計(jì)量和目標(biāo)值 之間的差 , 模擬的目的就是使能量函數(shù) E 的值最 小 。 模擬退火法的優(yōu)點(diǎn)是 : 綜合利用各種來(lái)源信 息能量強(qiáng) , 如野外露頭 、 巖心 、 測(cè)井 、 地震 , 以及井間 示蹤劑試井資料等 ; 模擬重現(xiàn)實(shí)驗(yàn)樣品非均質(zhì)性 的效果好 ; 能夠靈活的忠實(shí)于所給出的任何地質(zhì) 參數(shù) 。 缺點(diǎn)是計(jì)算量大 。該方法可以很好地保持 數(shù)據(jù)所反映的空間結(jié)構(gòu) , 即實(shí)驗(yàn)變差函數(shù) 。 在復(fù)雜 的碳酸鹽巖條件下也可使用 ,來(lái)源的數(shù)據(jù) 21。(7 分形模擬的相似性 ,性 , 即在任一規(guī)模上 ,量的方差成正比 , 其比率取決于分形維數(shù) (或間斷 指數(shù) 。 He we

21、tt 22將分形隨機(jī)域引入巖石物理參 數(shù)的隨機(jī)模擬 , 其基本理論為分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)和分?jǐn)?shù) 高斯噪音 。 Painter 23在分形隨機(jī)模擬中引入了 Levy 穩(wěn)態(tài)概率分布 , 避免了高斯分布的假設(shè) , 可適 用于成層性很強(qiáng)的地層條件下隨機(jī)變量的分形模 擬 。 分形模擬一般采用誤差模擬算法 , 其模擬實(shí)現(xiàn) 為克里格估值加上隨機(jī)“ 噪音 ” , 分形隨機(jī)域的自 相似性是它最大的優(yōu)點(diǎn) 。在確定變量符合分形特 征后 , 便可根據(jù)自相似性原理 , 應(yīng)用少量數(shù)據(jù) , 預(yù)測(cè) 整個(gè)模擬目標(biāo)區(qū)的變量分布 。 然而 , 在分形模擬的 應(yīng)用中 , 一定要檢驗(yàn)待模擬變量是否具有分形特 征 。 由于地質(zhì)情況的復(fù)雜性 ,

22、不同規(guī)模的地質(zhì)特征 受控于不同的地質(zhì)控制因素 , 而很多地質(zhì)變量并不 一定符合分形特征 。另外 , 還要檢驗(yàn)垂向與平面 上 , 分形特征的差別 。在很多分形模擬的應(yīng)用中 , 由于數(shù)據(jù)點(diǎn)比較稀少 , 往往用垂向分形維數(shù)代替平 面分形維數(shù) 。 雖然很多學(xué)者證明 , 垂向與平面上分 形特征的相似性 , 但當(dāng)模擬目標(biāo)區(qū)縱 、 橫向相變不 符合沃爾特相序時(shí) , 垂向和平面上的分形特征便不 相似了 。 分形模擬可用于模擬連續(xù)的特征 , 也可用 于模擬天然裂縫的分布模式 , 多用于模擬孔 、 滲參 數(shù)的空間變化 。2. 3 隨機(jī)建模方法及模型的選擇在實(shí)際應(yīng)用中 , 應(yīng)從以下幾方面考慮所選取的 建模方法是否合

23、理 : 應(yīng)考慮變量的隨機(jī)模型 , 不 同的隨機(jī)模型有不同的模擬方法 ; 應(yīng)考慮模擬的 對(duì)象 , 如對(duì)于沉積相等類型的變量和孔隙度等 , 具 有連續(xù)性的變量 , 模擬的側(cè)重點(diǎn)不同 , 選取的模擬 方法也不同 ; 應(yīng)考慮條件信息的種類 , 確定出是 來(lái)自單變量的信息 , 還是多變量的信息 ; 是軟信息 , 還是這些信息的綜合 。 不同的信息量 , 對(duì)應(yīng)不同的 模擬方法 ; 要考慮區(qū)域地質(zhì)情況 。 最后要選取不 同的優(yōu)化算法 , 對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化 。隨機(jī)模型理論及應(yīng)用研究表明 , 不同隨機(jī)模型 對(duì)不同的地質(zhì)條件 (如不同的沉積相 有一定的實(shí) 用性 。 A lbert 24曾討論過(guò)多種隨機(jī)模型的優(yōu)缺

24、點(diǎn) , 。從隨 , 可將不同隨機(jī)模型 :(和巖性 隨機(jī)建模的隨機(jī)模 , 示性點(diǎn)過(guò)程 , 截?cái)喔咚?, 序貫指 示 , 馬爾柯夫隨機(jī)場(chǎng)和二點(diǎn)直方圖法 。 在待模擬目 標(biāo)區(qū)存在多種沉積相 (或巖性 的情況下 , 布爾模 擬用于模擬砂體在空間的形態(tài) 、 大小 、 位置和排列 方式 ; 示性點(diǎn)過(guò)程適用于具有背景相的沉積相 (或 巖性 的隨機(jī)模擬 ; 截?cái)喔咚惯m用于具有排序規(guī)律 的沉積相 (或巖性 的隨機(jī)模擬 ; 序貫指示模擬 , 馬 爾柯夫隨機(jī)場(chǎng)和二點(diǎn)直方圖適用于具鑲嵌結(jié)構(gòu)的 沉積相 (或巖性 的隨機(jī)模擬 。在待模擬目標(biāo)區(qū) , 只有二種相 (或巖性 的情況下 , 上述各種模型均 可使用 。 但是 ,

25、由于所有基于象元的隨機(jī)模型均不 能很好地恢復(fù)相 (或巖性 的幾何形態(tài) (尤其是相 邊界 , 因此在這種情況下 , 應(yīng)盡量使用基于目標(biāo) 的隨機(jī)模型 (示性點(diǎn)過(guò)程 。(2 用于巖石物理參數(shù)隨機(jī)建模的隨機(jī)模型 主要有序貫高斯 , 序貫指示 , 分形隨機(jī)域 , 模擬退火 和馬爾柯夫隨機(jī)域 。序貫高斯模擬適用于各向異 性不強(qiáng)的條件下連續(xù)變量的隨機(jī)模擬 ; 序貫指示模 擬適用于復(fù)雜各向異性的 、 具奇異值分布的連續(xù)變 量的隨機(jī)模擬 ; 分形隨機(jī)域適用于在數(shù)據(jù)點(diǎn)很少 , 且隨機(jī)變量具有統(tǒng)計(jì)自相似性條件下連續(xù)變量的 隨機(jī)模擬 ; 模擬退火適于模擬連續(xù)或離散的特征 , 可以很好地保持?jǐn)?shù)據(jù)所反映的空間結(jié)構(gòu) , 在

26、復(fù)雜的 碳酸鹽巖條件下也可使用 , 特別適用于綜合多種來(lái) 源的數(shù)據(jù) ; 馬爾柯夫隨機(jī)域可用于復(fù)雜各向異性條 件下連續(xù)變量的隨機(jī)模擬 , 但由于其統(tǒng)計(jì)推斷和參 7545期 李霞等 :儲(chǔ)層隨機(jī)建模方法研究進(jìn)展 數(shù)求取十分復(fù)雜 (要求有訓(xùn)練圖像 , 因此目前應(yīng) 用很少 。3 儲(chǔ)層建模的原則我國(guó)含油氣盆地類型多 , 儲(chǔ)層以陸相碎屑巖及 海相碳酸鹽巖為主 , 儲(chǔ)層成因復(fù)雜 , 非均質(zhì)性嚴(yán)重 。 如河流 、 三角洲及沖積扇等環(huán)境形成的儲(chǔ)層 , 在縱 、 橫向上相變快 , 不同規(guī)模的非均質(zhì)性嚴(yán)重 。因此 , 對(duì)這類儲(chǔ)層進(jìn)行勘探與開(kāi)發(fā) , 將面臨儲(chǔ)層非均質(zhì)性 的問(wèn)題 。 為了建立盡量符合地質(zhì)實(shí)際情況的儲(chǔ)層 模

27、型 , 針對(duì)我國(guó)儲(chǔ)層的特點(diǎn) , 制定如下建模原則 。 3. 1 確定性建模與隨機(jī)建模相結(jié)合的原則確定性建模是根據(jù)確定性資料 , 推測(cè)出井間確 定的 、 唯一的儲(chǔ)層特征分布 。 而隨機(jī)建模是對(duì)井間 未知區(qū) , 應(yīng)用隨機(jī)模擬方法建立可選的 , 等概率的 儲(chǔ)層地質(zhì)模型 。 應(yīng)用隨機(jī)建模方法 , 可建立一簇等 概率的儲(chǔ)層三維模型 , 因而可評(píng)價(jià)儲(chǔ)層的不確定 性 , 進(jìn)一步把握井間儲(chǔ)層的變化 。 在實(shí)際建模的過(guò) 程中 ,3. 2 等時(shí)建模原則沉積地質(zhì)體是在不同的時(shí)間段形成的 。為了 提高建模精度 , 在建模過(guò)程中 , 應(yīng)進(jìn)行等時(shí)地質(zhì)約 束 , 即應(yīng)用高分辨率層序地層學(xué)原理來(lái)確定等時(shí)界 面 , 并利用等時(shí)

28、界面將沉積體劃分為若干等時(shí)層 。 在建模時(shí) , 按層建模 , 然后再將其組合為統(tǒng)一的三 維沉積模型 。同時(shí) , 針對(duì)不同的等時(shí)層 , 輸入反映 各自地質(zhì)特征的不同的建模參數(shù) , 這樣可使所建模 型能更客觀地反映地質(zhì)實(shí)際 。3. 3 相控儲(chǔ)層建模原則相控建模 , 即首先建立沉積相 , 儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)或流 動(dòng)單元模型 , 然后根據(jù)不同沉積相 (砂體類型或流 動(dòng)單元 的儲(chǔ)層參數(shù)定量分布規(guī)律 , 分相 (砂體類 型或流動(dòng)單元 進(jìn)行井間插值或隨機(jī)模擬 , 進(jìn)而建 立儲(chǔ)層參數(shù)分布模型 。4 儲(chǔ)層隨機(jī)建模技術(shù)發(fā)展方向不同隨機(jī)模擬方法適用于不同類型的油氣藏 以及不同的階段 , 考慮到中國(guó)油氣儲(chǔ)層的特殊性以 及儲(chǔ)層隨

29、機(jī)建模方法本身的一些局限性 , 需要在引 進(jìn)國(guó)外技術(shù)的基礎(chǔ)上 , 結(jié)合我國(guó)油氣儲(chǔ)層的特點(diǎn) , 形成一系列特有的儲(chǔ)層隨機(jī)建模技術(shù) 。國(guó)內(nèi)以張 昌民教授 25為首的 3RG 研究小組 , 經(jīng)過(guò)十多年的 研究 , 不斷發(fā)展創(chuàng)新 , 形成了一系列具有鮮明特色 的儲(chǔ)層隨機(jī)建模技術(shù) 。 其主要研究成果有 : 變差 函數(shù)球狀模型的自動(dòng)擬合 ; 儲(chǔ)層隨機(jī)建模技術(shù)與 GI S 相結(jié)合 ; 采用混合建模方法建立微相模型 ; 多物源條件下儲(chǔ)層隨機(jī)建模的方法 ; 布爾模擬 的改進(jìn) ; 基于儲(chǔ)層骨架的多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)隨機(jī)建 模方法 。 儲(chǔ)層隨機(jī)建模雖然經(jīng)過(guò)不斷完善 , 不斷 推陳出新 , 然而應(yīng)該看到 , 地質(zhì)現(xiàn)象是非常

30、復(fù)雜 的 , 儲(chǔ)層隨機(jī)建模在許多方面仍然需要努力 , 以 滿足油田生產(chǎn)開(kāi)發(fā)的需求 10。4. 1 目標(biāo)之間相互影響與函數(shù)的確定目標(biāo)之間相互影響具有成因上的意義 。對(duì)于 河道沉積 , 先期沉積的河道影響后期河道的分布 。 一般來(lái)說(shuō) , 先期沉積河道區(qū)由于地形的變化 , 往往 成為后期河道沉積時(shí)的背景相區(qū) 。而同期沉積河 道之間 , 與沉積時(shí)構(gòu)造 、 地形 、 坡度 、 物源等密切相 關(guān) ,化 ,夠 , 其沉積具有成因 、 決口扇等沉積微 、 分布等 , 對(duì)河流系統(tǒng)的建模 , 應(yīng)該考慮這 些因素 。 而基于目標(biāo)的標(biāo)點(diǎn)過(guò)程法 , 由于是分目標(biāo) 的模擬 , 很難考慮到目標(biāo)間這種成因關(guān)系 。 如何在 模

31、擬中考慮目標(biāo)之間的相互影響 , 并用數(shù)學(xué)模型 來(lái)表征 , 應(yīng)該是儲(chǔ)層建模以后研究的一個(gè)重要方 向 。4. 2 獲取反應(yīng)實(shí)際儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)特征的參數(shù)隨機(jī)建模需要輸入大量參數(shù) :在基于目標(biāo)的建 模中 , 需要輸入目標(biāo)的幾何形態(tài)參數(shù) , 以及目標(biāo)相 互之間影響參數(shù) ; 在二點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)中 , 需要輸入變差 函數(shù)特征參數(shù) ; 在多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)中 , 需要輸入反 映儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)特征的訓(xùn)練圖像 。 這些參數(shù)的獲取 , 需 要地質(zhì)學(xué)家仔細(xì)分析 , 其獲取是相當(dāng)?shù)睦щy 。 在基 于目標(biāo)的建模中 , 目標(biāo)的幾何形態(tài)參數(shù)化往往難以 進(jìn)行 , 因?yàn)榈叵聝?chǔ)層形態(tài)很難用簡(jiǎn)單的長(zhǎng)寬高來(lái)表 述 , 甚至難以用數(shù)學(xué)函數(shù)來(lái)反映 。在二點(diǎn)統(tǒng)計(jì)

32、學(xué) 中 , 變差函數(shù)僅反映了二點(diǎn)相關(guān)的關(guān)系 , 其準(zhǔn)確推 斷和擬合是模擬的基礎(chǔ) 。 在多點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)中 , 訓(xùn)練圖 像決定著多點(diǎn)概率的求取 , 不同的訓(xùn)練圖像將會(huì)產(chǎn) 生不同的模擬結(jié)果 。如何獲取反映地下儲(chǔ)層結(jié)構(gòu) 特征的訓(xùn)練圖像 , 一直是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn) 。 4. 3 先驗(yàn)概率的求取在儲(chǔ)層隨機(jī)建模中 , 先驗(yàn)概率的獲得往往被忽 視 , 而先驗(yàn)概率也是影響模型不確定性的重要因 素 。 在勘探階段 , 先驗(yàn)概率的提取相當(dāng)困難 , 這是 因?yàn)榇藭r(shí)數(shù)據(jù)量過(guò)少 , 不足以推斷出目標(biāo)參數(shù)準(zhǔn)確 分布 , 導(dǎo)致模擬結(jié)果帶有不確定性 。在開(kāi)發(fā)階段 ,854物探化探計(jì)算技術(shù) 31卷 5期 李霞等 : 儲(chǔ)層隨機(jī)建模方法

33、研究進(jìn)展 459 數(shù)據(jù)量增加 ,使得先驗(yàn)概率的推斷成為可能 。盡管 如此 ,這種先驗(yàn)概率的獲得仍然依賴于人的主觀思 考 ,因而其中必然存在不確定性 , 因此對(duì)先驗(yàn)概率 的求取 ,也應(yīng)該引起相當(dāng)重視 。 4. 4 隨機(jī)模擬結(jié)果評(píng)價(jià) 對(duì)隨機(jī)模擬結(jié)果的評(píng)價(jià) ,一直受到儲(chǔ)層建模家 的關(guān)注 。為了對(duì)隨機(jī)模擬結(jié)果進(jìn)行合理評(píng)價(jià) ,不少 學(xué)者給出了不同的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn) 。例如通過(guò)統(tǒng)計(jì)多個(gè) 等概率隨機(jī)模擬結(jié)果中每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)內(nèi)目標(biāo)出現(xiàn)的 概率 ,來(lái)獲取最優(yōu)的模擬結(jié)果 ; 通過(guò)抽稀檢驗(yàn)評(píng)價(jià) 模擬結(jié)果 ; 通過(guò)與實(shí)際儲(chǔ)層展布模式對(duì)比評(píng)價(jià)模擬 結(jié)果等 。由于隨機(jī)建模結(jié)果將會(huì)輸入到數(shù)值模擬 中 ,因此利用數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn) ,

34、 將是對(duì)隨機(jī) 模擬結(jié)果評(píng)價(jià)的一個(gè)方向 。 10 尹艷樹(shù) ,吳勝和 . 儲(chǔ)層隨機(jī)建模研究進(jìn)展 J . 天然 氣地球科學(xué) , 2006, 17 ( 2 : 210. 11 李少華 ,張昌民 ,尹艷樹(shù) . 河流相儲(chǔ)層隨機(jī)建模的幾 種方法 J . 西安 石油學(xué) 院學(xué) 報(bào) (自 然 科 學(xué) 版 , 2003, 18 (5 : 10. 12 HENR I UEZ A , TYLER K J. , HURST A , et al . Q . si ulation modeling C . SPE16753, 1987: 591. m Charcterizat ion of fluvial sedim ent

35、ology for reservoir 13 JOURNEL A G Non - parametric estim ation of spatial . distributions J . M athematical Geology, 1983, ( 15 : 445. 14 MATHERON G, BEUCHER H , DE FOUQUET C, et al taic reservoirs J . SPE16753, 1987: 591. 5 結(jié)語(yǔ) 儲(chǔ)層隨機(jī)建模已成為油氣勘探與開(kāi)發(fā)的核心 技術(shù) ,其發(fā)展前景十分廣闊 。我國(guó)含油氣盆地類型 多 ,儲(chǔ)集層以陸相碎屑巖及海相碳酸鹽巖為主 , 儲(chǔ)

36、層成因復(fù)雜 ,各種尺度的非均質(zhì)性嚴(yán)重 。如何針對(duì) 國(guó)內(nèi)不同類型 ,不同勘探與開(kāi)發(fā)階段的陸相高度非 均質(zhì)復(fù)雜油氣藏 ,采用不同的建模方法實(shí)現(xiàn)對(duì)油氣 藏的精細(xì)描述 , 是當(dāng)前面臨的一項(xiàng)艱巨任務(wù) 。因 此 ,研究和使用各種隨機(jī)建模方法 , 既具有理論意 義 ,又具有巨大的潛在經(jīng)濟(jì)價(jià)值 。隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算 能力的提高 ,以及新理論 、 新方法的引入 ,特別是多 點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的出現(xiàn) ,隨機(jī)模擬技術(shù)將在各個(gè)領(lǐng)域 顯示其廣闊的應(yīng)用前景 。 參考文獻(xiàn) : 1 王仁鐸 ,胡光道 . 線性地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué) M . 武漢 : 武漢 15 胡雪濤 ,李允 . 儲(chǔ)層沉積微相的隨機(jī)模擬及其對(duì)比研 究 J . 西南石油學(xué)院學(xué)報(bào) ,

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41、15386, 1986: 1. 23 SCOTT PA I TER. Numerical method for conditional N ology, 1995, 30 ( 2 : 163. 24 ALBER T F , MODO T V. Stochastic models of reser2 voir heterogeneities: I pact on connectivity and average m permeabilities J . SPE24893, 1992: 355. M . 北京 : 石油工業(yè)出版社 , 2007. 25 李少華 , 尹艷樹(shù) , 張昌民 . 儲(chǔ)層隨機(jī)建

42、模系列技術(shù) si ulation of levy random fields J . M athematical Ge2 m . Conditional sim ulation of the geometry of fluvio - del2 of lattice system s J . Journal Royal statistical Soc, Se2 bution A . M athematics in O il Production C . Ox2 ford, Clarendon Press, 1988: 235. reservoir parameters w ith specifi

43、ed geostatistical distri2 Softw are L ibrary and U sers Guide M . Oxford Univer2 sity Press, 1996. Sep t 2009 COMPUTING TECHN I UES FOR GEOPHYSICAL AND GEOCHEM ICAL EXPLORATI N . Q O 3 Environmental Science, Zhengzhou 450011, China . COM PU T I N G TECHN IQU ES FOR GEO PHYS ICAL AND GEOCHEM ICAL EX

44、PLORA T ION , 2009, 31 ( 5 : 442 Karst topography effective investigation is the s important aspects to guarantee the p roject construction security and the quality in karst area. B y thinking the app lication condition, the ground penetrating radar method is more suitable for the shallow layer comp

45、 lex karst topography investigation compared w ith other ge2 ophysics method. This paper introduced ground pene2 trating radar p rincip le in karst topography investiga2 s tion, analyzes radar wave dissem ination characteristic and the curve characteristic in the karst area, and p resented the p roj

46、ect examp les to discuss ground pen2 etrating radar app lication in karst topography investi2 s gation. The results show s that this technology can ef2 fectively comp lete the karst area engineering geology investigate work, and the methods have the good p ros2 pects and the app lication value. Key

47、words: ground penetrating radar; karst; frac2 ture; sinkholes; curve characteristic; data interp reta2 tion The Huanglong for ation of carboniferous is m main gas reservoir of the W ubaiti gas field in eastern Sichuan p rovince. B ased on the thoroughly exp lorato2 ry developm ent, it seem s very st

48、ringency that system 2 atically studying the inside building of the depositional system and inter2space allocation, building the model of Sedim entary facie, figuring out the rule of accumu2 late reservoirs distribution, reservoir and penetration units gas reservoir Based on the geology, logging, .

49、thin section, etc. , we make a particular study on the Huanglong formation petrophysical association and s depositional environment by using the analysis tech2 niques of deposit system. W e identify out three kinds of sub 2facies, eight kinds of m icro facies, deal w ith the sedim entary characteris

50、tics and conditions and de2 fine the depositional model of the Huanglong forma2 tion of carboniferous as a saltiness lagoon carbonate depositional model w ith lim netic p lane going up and THE SED IM ENTARY M ICRO FAC IES CHAR2 ACTER IST I O F CARBO N IFERO US RESER2 C VO IR, AND ITS RESERVO IR AND

51、PENETRA 2 T I N UN ITS AT W UBA IT I, EASTERN S I2 O CHUAN PRO V I NCE XU Guo 2sheng, ZHU J ian 2 in, ZHOU Cun 2jian, et m al ( State Key Laboratory of O il and Gas Reservoir . Geology and Exp loration, Chengdu University of Tech2 nology, Chengdu 610059, China . COM PU T I N G TECHN IQU ES FOR GEO P

52、HYS ICAL AND GEO 2 CHEM ICAL EX PLORA T ION , 2009, 31 ( 5 : 447 down. Moreover, since the carboniferous reservoir s p roperties are generally bad and aeolotrop is is pow 2 m erful, it per s meability become a important element of controlling the gas well deliverability capacity, s therefore, to div

53、ide the reservoir and penetration units into m iddle 2tall penetration division and low penetra2 tion division of gas reservoir The study show s that the . reserve and penetration pattern disp lay as two high and three low in gas reservoir range which is con2 firmed by well drilling, which p rovide a science foun2 dation for the formulation of development regulatory excogitation in intermediary and later stage of gas field. Key words: carbonate; sedi entary m icrofacies; m reservoir and penetration uni