儲層多點(diǎn)地質(zhì)統計學(xué)隨機建模方法研究論文
一、引言
在油氣開(kāi)發(fā)過(guò)程中必然會(huì )涉及到相關(guān)數據測量，測量過(guò)程中就會(huì )不可避免的出現誤差，這些數據誤差會(huì )給油氣地質(zhì)儲層建模帶來(lái)直接的影響。另外得到確定性的地質(zhì)變量空間變量模型是不太現實(shí)的，那么在這個(gè)過(guò)程中就需要引用到概率論方法來(lái)完善數據建模。舉例來(lái)說(shuō)對于儲層中流體的流動(dòng)而言就需要結合微分方程系數等參數來(lái)進(jìn)行探討。在利用傳統方法的建模過(guò)程中正常情況下都會(huì )使用內插方法得到儲層參數但同時(shí)也會(huì )對流動(dòng)方程造成影響那么就會(huì )產(chǎn)生一定的偏差。因此在油氣地質(zhì)儲層建模的過(guò)程中需要根據實(shí)際條件來(lái)對數據模型進(jìn)行調整并篩選合理的模型來(lái)進(jìn)行構建讓油氣產(chǎn)量預測可靠性得到保障。
二、多點(diǎn)地質(zhì)統計學(xué)與訓練圖像
基于變差函數的傳統地質(zhì)統計學(xué)隨機模擬是目前儲層非均質(zhì)性模擬的常用方法。然而，變差函數只能建立空間兩點(diǎn)之間的相關(guān)性，難于描述具有復雜空間結構和幾何形態(tài)的地質(zhì)體的連續性和變異性。
針對這一問(wèn)題，多點(diǎn)地質(zhì)統計學(xué)方法應運而生。該方法著(zhù)重表達空間中多點(diǎn)之間的相關(guān)性，能夠有效克服傳統地質(zhì)統計學(xué)在描述空間形態(tài)較復雜的地質(zhì)體方面的不足。多點(diǎn)地質(zhì)統計學(xué)的基本工具是訓練圖像，其地位相當于傳統地質(zhì)統計學(xué)中的變差函數。對于沉積相建模而言，訓練圖像相當于定量的相模式，實(shí)質(zhì)上就是一個(gè)包含有相接觸關(guān)系的數字化先驗地質(zhì)模型，其中包含的相接觸關(guān)系是建模者認為一定存在于實(shí)際儲層中的。
三、地質(zhì)概念模型轉換成圖像訓練
地質(zhì)工作人員擅于根據自己的.先驗認識、專(zhuān)業(yè)知識或現有的類(lèi)比數據庫來(lái)建立儲層的概念模型。當地質(zhì)工作人員認為某些特定的概念模型可以反映實(shí)際儲層的沉積微相接觸關(guān)系時(shí)，這些概念模型就可以轉換或直接作為訓練圖像來(lái)使用。利用訓練圖像整合先驗地質(zhì)認識，并在儲層建模過(guò)程中引導井間相的預測，是多點(diǎn)地質(zhì)統計學(xué)模擬的一個(gè)突破性貢獻。
可以將訓練圖像看作是一個(gè)顯示空間中相分布模式的定量且直觀(guān)的先驗模型。地質(zhì)解釋成果圖、遙感數據或手繪草圖都可以作為訓練圖像或建立訓練圖像的要素來(lái)使用。理想狀態(tài)下，應當建立一個(gè)訓練圖像庫，這樣一來(lái)建模人員就可以直接選取和使用那些包含目標儲層典型沉積模式的訓練圖像，而不需要每次都重新制作訓練圖像。
四、二維和三維訓練圖像
二維訓練圖像就是在縱向上沒(méi)有變化，比如人工劃相圖，因此二維訓練圖像又稱(chēng)為偽三維訓練圖像。二維訓練圖像在縱向上不能反映河道微相的加積，在橫向上也不能反映各沉積微相的遷移。因此二維訓練圖像比不能很好的反映沉積構型。在三維訓練圖像中，可以反映各微相在橫向上的遷移和垂向的加積，能夠很好的反映沉積體的空間結構。因此在實(shí)際應用中多使用三維訓練圖像。
五、油氣地質(zhì)儲層建模發(fā)展趨勢展望
從大環(huán)境來(lái)看目前我國的油氣地質(zhì)儲層建模較以往取得了很大的進(jìn)展，但是在某些環(huán)節上依然暴露了一定的問(wèn)題，需要在以下幾方面進(jìn)行完善。
�。�1）遇到地質(zhì)條件較為復雜的情況時(shí)需要將側積體視為目標體來(lái)進(jìn)行儲層構型分析并根據分析結果來(lái)進(jìn)行建模。
�。�2）需要進(jìn)一步提升地質(zhì)知識水平并且將這地質(zhì)知識應用并整合到建模中。
�。�3）加強目標體連續性過(guò)程。
�。�4）對三維訓練圖像構建和三維模擬中數據事件進(jìn)行更具深度的把握。
�。�5）對井數據模擬條件進(jìn)行優(yōu)化。除了在算法上進(jìn)行改進(jìn)外還應該讓原型模型變得更為豐富并體現出層次感，將地震信息進(jìn)行高度整合化，構建出地質(zhì)約束原則，另外在建模過(guò)程中對層次分析與模式擬合給予充分的重視。
六、結論
將更多的地質(zhì)資料整合到儲層建模過(guò)程中以確保最終數值模型更加符合地質(zhì)認識，這在預測儲層流體特征時(shí)是十分必要的。多點(diǎn)地質(zhì)統計學(xué)為地質(zhì)工作者提供了一個(gè)強大的工具，使得他們可以通過(guò)訓練圖像將概念模型和先驗地質(zhì)認識整合到建模過(guò)程中。
目前研究的重點(diǎn)是提高多點(diǎn)模擬算法的性能，包括：提高運行速度，降低內存開(kāi)銷(xiāo)，提高沉積模式再現效果以及更靈活的整合不同來(lái)源的信息等。有理由相信，隨著(zhù)多點(diǎn)建模方法不斷趨于主流，以及越來(lái)越多的地質(zhì)工作者對這一方法變得熟悉，多點(diǎn)地質(zhì)統計學(xué)將成為下一代地質(zhì)建模工具。
參考文獻
[1]王家華，張團峰.油氣儲層隨機建模[M].北京：石油工業(yè)出版社，2001：119-143.
[2]王家華.迎接油氣儲層建模理論、應用的大發(fā)展-從2007年國際石油地質(zhì)統計學(xué)大會(huì )談起[J].地學(xué)前緣，2008，15（1）：16～254.
[3]李桂亮，王家華.多點(diǎn)地質(zhì)統計學(xué)儲層建模的實(shí)用展望[J].國外油田工程，2009，25（11）：1～2.
[4]AndrewClarkS.ChallengesforHorizontalWellPlacementOptimizationinaGiantMatureOnshoreOilfieldAbuDhabi.UAE[C].SPE137070，2010，1～15.
[5]MatheronG.PrinciplesofGeostatistics[J].EconomicGeology，1963，58（1）：21～28.
[6]王家華，趙巍.基于地震約束的地質(zhì)統計學(xué)建模方法研究[J].海洋石油，2010，30（4）：46～49.
[7]張挺，盧德唐，李道倫.基于二維圖像和多點(diǎn)統計方法的多孔介質(zhì)三維重構研究[J].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報，2010，40（3）：271～276.
[8]尹艷樹(shù)，張昌民，李玖勇，石書(shū)緣.多點(diǎn)地質(zhì)統計學(xué)研究進(jìn)展與展望[J].古地理學(xué)報，2011，13（2）：246～252.
[9]吳勝和，李文克.多點(diǎn)地質(zhì)統計學(xué)-理論、應用與展望[J].古地理學(xué)報，2005，7（2）：137～144.
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