Построение модели продуктивного пласта в свете геостатистики Лекция

Построение модели продуктивного пласта в свете геостатистики. Лекция 4 2014

Количественное представление геологических данных Подход индикаторный «Экспериментальная индикаторная вариограмма» функция расстояния между точками измерений, определяет различие между измеренными значениями. Начальное значение равно нулю, и чем медленнее возрастает вариограмма, тем лучше данная переменная коррелирует в пространстве.

Количественное представление геологических данных. Два основных подхода: 1. ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННый. 2. ИНДИКАТОРНый Четыре основных этапа: Øопределение схемы напластования; Øмоделирование пачек горных пород; Øмоделирование изменений типов породы в пределах отдельных пачек; Øраспределение изменяющихся петрофизических свойств. АЛГОРИТМЫ ИТТЕРАЦИОННЫЕ, ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЕ, ПРЯМЫЕ

ЭТАП 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ЛИТОЛОГИЧЕСКИХ ФАЦИЙ ИНДИКАТОРНые модели Бурились шпуры на обнажениях севера Англии. для количественного описания литологического строения фациальных ассоциаций флювиально дельтовых обстановок. Разрез обнажения в сравнении с тремя реализациями, полученными в результате условного моделирования. Реализации ограничиваются кривыми ГСР и двумя псевдоскважинами, «пробуренными» по краям обнажения. Кривые ГСР показывают пропорциональное распределение каждой литофации в каждом стратиграфическом слое.

ЭТАП 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ЛИТОЛОГИЧЕСКИХ ФАЦИЙ 2. ИНДИКАТОРНые модели. Количественное описание эоловых юрских песчаников. Выделены четыре различных типа стратификации эоловых песчаников. Представлена модель их строения По индикаторным вариограммам созданы мелкомасштабные геостатистические моделей стратификации

ЭТАП 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ЛИТОЛОГИЧЕСКИХ ФАЦИЙ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ МОДЕЛИ Распределение малых глинистых прослоев в песчаных пластах, (многорукавные речные отложения, коэффициент песчанистости обычно очень высок).

ЭТАП 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ЛИТОЛОГИЧЕСКИХ ФАЦИЙ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ - ИНДИКАТОРНЫЕ МОДЕЛИ Модели комплекса флювиально дельтовых отложений месторождения Prudhoe Bay. После моделирования распределения основных фациальных ассоциаций с применением последовательного индикаторного моделирования происходило их заполнение с использованием объектно-ориентированных моделей.

ЭТАП 4. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕТРОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ В ПРОСТРАНСТВЕ Конечная цель достоверно воспроизвести пространственное петрофизических свойств для последующего гидродинамического моделирования. Наибольшая популярность ВАРИОГРАММНЫЙ подход распределение . П р и м ер р ас ч ет а

ЭТАП 4. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕТРОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ В ПРОСТРАНСТВЕ Стандартные модели Наклон экспоненциальной вариограммы больше, - характерно более «случайное» распределение значений по сравнению со сферическими.

ЭТАП 4. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕТРОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ В ПРОСТРАНСТВЕ Алгоритмы: ИТЕРАЦИОННЫе, ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫе И ПРЯМЫе методы ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ «последовательное гауссово моделирование» (Sequential Gaussian Simulation, SGS, Стенфорт).

ЭТАП 4. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕТРОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ В ПРОСТРАНСТВЕ Алгоритмы ПРЯМЫе 1. «Безусловное моделирование» соответствует среднему, дисперсии, гистограммам и вариограммам, не учитывает скважинные данные. 2. Модель адаптируется с учетом скважинных данных стандартных методов на основе

ЭТАП 4. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕТРОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ В ПРОСТРАНСТВЕ Алгоритмы ПРЯМЫе Модель вариограммы и четыре возможные одномерные условные модели, соответствующие данной вариограмме

Условное моделирование в двух измерениях Изображены четыре реализации карты непрерывного параметра, полученные с помощью условного моделирования.

Двухмерное условное моделирование и элементы структурной неопределенности Применение двухмерного условного моделирования оказывается более значимым для оценки структурных неопределенностей. Это одно из наиболее интересных приложений геостатистики. Гистограмма «возможного» общего объема породы, полученная данным методом, позволяет решить проблему количественной оценки влияния элементов структурной неопределенности при определении общего объема породы В ка чествепримера можно привести четыре различные реализации, представленные в публикации

Двухмерное условное моделирование и элементы структурной неопределенности. Четыре различные реализации

Двухмерное условное моделирование и элементы структурной неопределенности Объединение карты глубин. и карты неопределенности, используя возможности геостатистики путем простого умножения данной карты неопределенности на условно смоделированную карту ошибок со средним, равным нулю, и со стандартным отклонением, равным единице

Двухмерное условное моделирование и элементы структурной неопределенности «Длина волны» такой ошибки ограничивалась. радиусом корреляции вариограммы. Получены равновероятные карты глубин, соответствующие скважинным данным и ограниченные сейсмической информацией со свойственной ей неопределенностью. Значение общего объема породы может быть легко привязано к каждой равновероятной карте глубин, позволяя получить гистограммы общего объема породы, которые количественно описывают влияние элементов структурной неопределенности на неопределенность значений общего объема породы.

Двухмерное условное моделирование и элементы структурной неопределенности Двухмерное условное моделирование. может использоваться для создания возможных сценариев изменения некоторой двухмерной переменной. Тесная связь между геостатистическим моделированием и количественной оценкой неопределенности очевидна Вопрос количественной оценки неопределенности, связанной с расположением разломов, до сих пор является объектом изучения. Предложен ряд интересных методов ООМ для создания карты разломов, не определяемых по сейсмическим данным.

АЛГОРИТМЫ ИТЕРАЦИОННЫЕ, ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЕ, ПРЯМЫЕ