储层多点地质统计学随机建模方法研究论文

储层多点地质统计学随机建模方法研究论文

一、引言

在油气开发过程中必然会涉及到相关数据测量，测量过程中就会不可避免的出现误差，这些数据误差会给油气地质储层建模带来直接的影响。另外得到确定性的地质变量空间变

量模型是不太现实的，那么在这个过程中就需要引用到概率论方法来完善数据建模。举例

来说对于储层中流体的流动而言就需要结合微分方程系数等参数来进行探讨。在利用传统

方法的建模过程中正常情况下都会使用内插方法得到储层参数但同时也会对流动方程造成

影响那么就会产生一定的偏差。因此在油气地质储层建模的过程中需要根据实际条件来对

数据模型进行调整并筛选合理的模型来进行构建让油气产量预测可靠性得到保障。

二、多点地质统计学与训练图像

基于变差函数的传统地质统计学随机模拟是目前储层非均质性模拟的.常用方法。然而，变差函数只能建立空间两点之间的相关性，难于描述具有复杂空间结构和几何形态的

地质体的连续性和变异性。

针对这一问题，多点地质统计学方法应运而生。该方法着重表达空间中多点之间的相

关性，能够有效克服传统地质统计学在描述空间形态较复杂的地质体方面的不足。多点地

质统计学的基本工具是训练图像，其地位相当于传统地质统计学中的变差函数。对于沉积

相建模而言，训练图像相当于定量的相模式，实质上就是一个包含有相接触关系的数字化

先验地质模型，其中包含的相接触关系是建模者认为一定存在于实际储层中的。

三、地质概念模型转换成图像训练

地质工作人员擅于根据自己的先验认识、专业知识或现有的类比数据库来建立储层的

概念模型。当地质工作人员认为某些特定的概念模型可以反映实际储层的沉积微相接触关

系时，这些概念模型就可以转换或直接作为训练图像来使用。利用训练图像整合先验地质

认识，并在储层建模过程中引导井间相的预测，是多点地质统计学模拟的一个突破性贡献。

可以将训练图像看作是一个显示空间中相分布模式的定量且直观的先验模型。地质解

释成果图、遥感数据或手绘草图都可以作为训练图像或建立训练图像的要素来使用。理想

状态下，应当建立一个训练图像库，这样一来建模人员就可以直接选取和使用那些包含目

标储层典型沉积模式的训练图像，而不需要每次都重新制作训练图像。

四、二维和三维训练图像

二维训练图像就是在纵向上没有变化，比如人工划相图，因此二维训练图像又称为伪

三维训练图像。二维训练图像在纵向上不能反映河道微相的加积，在横向上也不能反映各

沉积微相的迁移。因此二维训练图像比不能很好的反映沉积构型。在三维训练图像中，可

以反映各微相在横向上的迁移和垂向的加积，能够很好的反映沉积体的空间结构。因此在实际应用中多使用三维训练图像。

五、油气地质储层建模发展趋势展望

从大环境来看目前我国的油气地质储层建模较以往取得了很大的进展，但是在某些环节上依然暴露了一定的问题，需要在以下几方面进行完善。

（1）遇到地质条件较为复杂的情况时需要将侧积体视为目标体来进行储层构型分析并根据分析结果来进行建模。

（2）需要进一步提升地质知识水平并且将这地质知识应用并整合到建模中。

（3）加强目标体连续性过程。

（4）对三维训练图像构建和三维模拟中数据事件进行更具深度的把握。

（5）对井数据模拟条件进行优化。除了在算法上进行改进外还应该让原型模型变得更为丰富并体现出层次感，将地震信息进行高度整合化，构建出地质约束原则，另外在建模过程中对层次分析与模式拟合给予充分的重视。

六、结论

将更多的地质资料整合到储层建模过程中以确保最终数值模型更加符合地质认识，这在预测储层流体特征时是十分必要的。多点地质统计学为地质工作者提供了一个强大的工具，使得他们可以通过训练图像将概念模型和先验地质认识整合到建模过程中。

目前研究的重点是提高多点模拟算法的性能，包括：提高运行速度，降低内存开销，提高沉积模式再现效果以及更灵活的整合不同来源的信息等。有理由相信，随着多点建模方法不断趋于主流，以及越来越多的地质工作者对这一方法变得熟悉，多点地质统计学将成为下一代地质建模工具。

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