3 D моделирование свойств Инструменты Выберите наибольшее количество данных Подготовка данных & QC -Непрерывные каротажи Модель свойств Детерминистические Стохастические Моделирование свойств Дискретные Прикладное моделирование -Дискретные каротажи - Если есть сейсмика -Визуализация анизотропии -Анализ данных Непрерывные Структурная модель
3 D моделирование свойств Методы фациального моделирования – Petrel Детерминистические Оценочные Прямые Обучаемые системы Искусственные Indicator Kriging Assign values Interactive Neural Net Дискретное распространение свойств в соотвествии с заранее заданной гистограммой. Позволяет пользователю рисовать фации непосредственн о на 3 D модели. Использование модели классификации, построенной в процессе Train Задайте неопределенное или постоянное значение или другое свойство, поверхность или
3 D моделирование свойств Методы фациального моделирования – Petrel (продолжение) Стохастические Пиксельные Объектные Sequential Indicator Simulation Truncated Gaussian Simulation with trends Multi-point Facies Simulation Object Modeling Распределени е свойства основано на гистограмме, вариограмме и трендах. Подходит для карбонатных отложений, для последовательных фаций. Следует входным данным и Распространяет фации на основе перехода между ними и трендовым направлением. Тренды затем В качестве вариограммы используется тренировочный рисунок, из которого определяются фации и их расположение, описывая Распространя ет дискретную фациальную модель с формой тел различной • General object • Fluvial • Adaptive
3 D моделирование свойств Методы петрофизического моделирования – Petrel Детерминистические Оценочные Интерполяция Kriging Interpolati on Kriging by GSLIB Closest Functional Moving average Соответствует скважинным данным, входному распределени ю, вариограммам и трендам. Работает быстро и в координатах (X, Y, Z). Работает с большим количество м данных и как в координат ах (X, Y, Z), так и в (I, J, K ). Быстрый Collocated Имеется опция collocated co -kriging и опция выбора между простым и обычным кригингом. Работает Использую тся значения ближайши х скважинны х данных. Соответств ует скважинны м данным и трендам, создается 3 D функция, используе мая при Использует среднее значение входных данных и рассчитывае т веса соответствен но растоянию от скважин.
3 D моделирование свойств Методы петрофизического моделирования – Petrel (продолжение) Детерминистиче ские Обучаемые системы Стохастические Прямые Искусственные Пиксельные Assign values Neural Net Sequential Gaussian Simulation (GSLIB) Gaussian Random Function Simulation Задайте неопределенное или постоянное значение или другое свойство, Использует модель классификации, построенной в процессе Train Соответствует скважинным данным, входному распределению, вариограммам и трендам. Вариограмма и распределение Этот метод работает быстее SGS и лучше воспроизводит вариограмму.
Скачать презентацию 3 D моделирование свойств Инструменты Выберите наибольшее количество
5_3D Property Modeling Overview_2010_rus.ppt