Пример : Моделирование пористости по кубу акустического импеданса

Пример : Моделирование пористости по кубу акустического импеданса

Case Study Предварительный анализ Проблема : Низкая плотность данных по основному атрибуту. Решение : 1. Проверить, коррелирует ли куб акустического импеданса с основным атрибутом. 2. Получить параметры модельной вариограммы из вторичного атрибута. 3. Использовать вторичный атрибут для совместного моделирования.

Case Study Проверка зависимости между импедансом и свойством Основное допущение : Существует ли зависимость между акустическим импедансом и свойством резервуара? Это необходимо проверить: Для каждой скважины рассчитать кривую импеданса на основе акустического и плотностного каротажей Создать кросс-плот для кривой импеданса и каротажа свойства резервуара если отсутствует каротаж плотности, для кросс-плота используйте акустический каротаж вместо кривой импеданса если зависимости нет, то куб акустического импеданса не может быть использован в качестве вторичного атрибута для моделирования свойства

Case Study Кросс-плот: Кривая импеданса – Каротаж пористости Замечание : Импеданс менее чувствителен к низким значениям пористости. На кросс-плоте прослеживается отрицательная корреляция, слабеющая при низких значениях пористости. Импеданс может быть использован только для моделирования зон с достаточно высокой пористостью. Сильная корреляция Слабая корреляция

Case Study Кросс-плот: Кривая импеданса – VCL каротаж Замечание : Нет зависимости между импедансом и глинистостью. В целом , низкая корреляция , указывает на то, что акустический импеданс, скорее всего, не стоит применять для моделирования глинистости. Слабая корреляция

Case Study Ограничение, накладываемое разрешением сейсмики Разрешение куба AI: в диапазоне 15 -30 м. Разрешение каротажа AI: 1 м и меньше Пропластки с низкими значениями акустического импеданса ( красный ) толщиной 1 -3 м

Мощность слоев модели должна зависеть от вертикального ранга вариограммы каротажных данных. Однако мощность слоев может влиять на зависимость между перестроенным акустическим импедансом и перемасштабированными каротажными данными (появление ‘шума’ с убыванием мощности слоев). Это необходимо проверить !Case Study Пересчет куба акустического импеданса в 3 D грид

П е р е м а с ш т а б и р о в а н н ы й к а р о т а ж A ICase Study Влияние мощности слоев на зависимость Перемасштабированный каротаж AI – сейсмический куб AI Пересчитанный сейсмический AI Уменьшение мощности слоя ослабляет корреляцию Мощность слоя : 5 м 3 м 1 м

П е р е м а с ш т а б и р о в а н н ы й к а р о т а ж п о р и с т о с т и. Case Study Влияние мощности слоев на зависимость Перемасштабированный каротаж пористости – сейсмический куб AI Пересчитанный сейсмический AI Уменьшение мощности слоя ослабляет корреляцию Мощность слоя : 5 м 3 м 1 м

Сейсмический акустический импеданс нельзя использовать для моделирования пористости в нижней части резервуара. Case Study Зависимость между сейсмическим AI и пористостью в зонах. П ер ем асш табир ов анны й кар отаж пор истости Пересчитанный сейсмический AI Верхняя часть резервуара Нижняя часть резервуара Слабая зависимость Корреляция – Ok

1. Рассчитайте карту вариограммы по сейсмическому акустическому импедансу для изучения анизотропии 2. Рассчитайте экспериментальную вариограмму вдоль главного и второстепенного направлений 3. Обеспечте соответствие модели вариограммы экспериментальным данным 4. Используйте эти параметры вариограммы для моделирования пористости 5. Обоснование : Каротажные данные обычно распределены редко Плотно распределенный коррелирующий атрибут может обеспечить лучшую количественную оценку пространственной корреляции. Case Study Горизонтальные вариограммы из сейсмического AI Сейсмический AI показывает анизотропию

Модель пористости без вторичных данных Модель пористости с с ейсмически м акустически м импеданс ом в качестве вторичных данных Красный : AI – смоделированная пористость Черный : AI – перемасштабированная пористость. Case Study Кросс-плот: сейсмический AI – смоделированная пористость

Акустический импеданс Пересчитанная сейсмика Пористость Без вторичного атрибута Пористость Collocated Co-kriging с AI (CC: -0. 54)Case Study Моделирование пористости – Сейсмическим акустический импеданс в качестве вторичных данных

Упражнения