Petrel入门培训随机相建模
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对每一个层进行定 义
选择当前的层
取消Leave zone的 锁定(变为可以对其 进行编辑) 选择算法 检查各按钮下的设 置
岩相建模
基于目标建模 – 设置
定义要创建的目标
插入目标 定义每一个体的比例
设置背景岩相Hale Waihona Puke Baidu
岩相建模
目标建模 – 几何形状
定义目标的几何形 状
选择目标体的形状
选择目标体的维数
使用参考面
几何模型
几何建模
函数类型
• 无输入数据 • 使用网格单元的几何形态指定值到单元 格
应用举例： • 在计算器中指定条件 • 输入到含水饱和度模型 • 总体积值可以用来检查网格点的 负值 • 使用网格角度检查非正交单元格( 对油藏工程师很有用)。
网格质量检查（几何模型）
检查网格层面： 不能出现交叉 检查网格体积： 不能出现负值
岩相建模
目标建模- 趋势
定义趋势的方向
垂向概率
面上的概率
岩相建模
河道相建模- 设置
定义要创建的目标
插入河道 定义河道和堤岸的 比例。
设置背景岩相
岩相建模
河道相建模- 几何形状
定义目标几何形状
分布方式设置按钮 河道设置按钮 堤岸设置按钮
• 处理部分被测井曲线穿过的网格单元。
设置
测井曲线粗化的相边界设定
粗化的岩相 原始的岩相 原始孔隙度 粗化的孔隙度
Sand
设置
平均方法
•算术平均： 主要用于属性值的平均，例如孔隙度，饱和度，有效体 积/总体积比。因为这些属性都是算术变量。 •调和平均： 对每一层的渗透率是常数的油藏，该算法将给定垂向的 有效渗透率。 •几何平均： 对于在空间上没有关系，而且又呈正态分布的渗透率， 该方法是一种很好的估算方式。
设置每个网格单元内参与计算的最小数 据点个数。
数据分析
分析模型数据的统计特性
数据分析
• •
概念
随机事件 是抽象概率空间内的一个个体，该个体应该 负载数据和数据对应出现概率。 随机序列 是由随机事件构成的有机联系事件集合，数 学的角度而言，随机事件是随机序列的一个实现。随 机序列是抽象概率空间的一个有限子集，随机序列将 随认识的深入和发生拓展或者变化。 有限维分布 是指可以期望对随机序列的分析获得整个 抽象概率空间内概率分布的合理推断，这个推断必须 建立在数据的有序、有限、稳定的假设前提下。 严格平稳 数据的严格平稳是指随机事件的分布概率满 足其平方的数学期望小于无穷大，其数学期望为某实 常数，而且如果存在协方差则其协方差平稳。
纵向网格化
Make Zones
概述
定义地层间距 插入层的数目 插入输入数据
设置 “创建层”的参数
Layering
Layering
概述
选择层，规定小层数(按比例)，或者选择 网格厚度(参照顶/底厚度创建)。
Layering
地质关系
划分层的不同方法
按层底部划分 按比例 按层顶部划分
按百分比Fractions
适合大型河道和相对稳定三角洲 沉积环境模拟，相对随机性适中。
• 高斯模型
适合海、湖等稳定沉积环境中属 性模拟，连续性最好。
数据分析
岩相(块金效应为 0.5)
数据分析
具有相同参数设置的岩 相(块金效应为0)
岩相建模
岩相建模
共同设置
对所有的层定义共同 设置
使用过滤器
实现个数
岩相建模
层设置
检查网格高度： 不能出现负值
检查网格扭曲： 不能出现非零值
测井曲线粗化
原理
测井曲线粗化
沿井轨迹的网格
赋给网格点的值
使用粗化的测井曲线填充3D网 格
过程
1 – 选择要进行粗化的测井曲线或者 Well Tops(层位标记)属性
2 – 选择要进行粗化的井
3 – 选择粗化的设置 注意：在井位处，粗化过的测井数据将成为3D属性的一部分。也就是说， 在井位处，属性永远是测井数据的值。
•最小平均： 对网格处测井曲线的最小值采样。
•最大平均：对网格处测井曲线的最大值采样。 •最多值(只用于离散测井曲线)Most of (only for discrete logs)： 选 择每个网格上出现最多的离散值，(用于岩相，岩性，Zone logs等)。
设置
将测井曲线当作点或者线
作为点： 对每个网格内所有的采 样值都做平均。 作为线：点之间的数据也将得到 解释(网格外的点的值也可能对结 果有影响。)
测井曲线粗化
• 对测井曲线进行重采样，将重采样后的测井曲线 值加到与井轨迹相交的网格上。 • 离散测井曲线： 将出现最多的测井曲线值赋给每 一个网格。 • 连续测井曲线： 对每个网格的测井曲线值进行平 均。
– 算术平均，调和平均，几何平均
– Biased to a discrete log
• 将测井曲线看作线或者点。
vi： 参与计算的每个点加权后的值。 ni： 点的测井值。 N： 总点数。
设置
方法
简单Simple： 包括所有被井轨迹穿过 的网格。
穿过网格Through cell： 网格的两个 相对边界必须被井轨迹穿过(顶和底-相 对的网格边界)
相邻的网格Neighbour cells： 对同 一网格单元层的网格进行平均。
•
•
数据分析
概念
• 数据分布统计和数 据累加概率统计
数据分析
• 规律性判别产生数 学期望，数学期望 和实际数据铲射误 差，误差产生平均 误差，平均误差产 生协方差，协方差 产生标准差，标准 差产生变差。
概念
数据分析
数据分析
• 指数模型
适合河道型地质条件，产生结果 相对随机性大，零散。
• 球状模型
选择当前的层
取消Leave zone的 锁定(变为可以对其 进行编辑) 选择算法 检查各按钮下的设 置
岩相建模
基于目标建模 – 设置
定义要创建的目标
插入目标 定义每一个体的比例
设置背景岩相Hale Waihona Puke Baidu
岩相建模
目标建模 – 几何形状
定义目标的几何形 状
选择目标体的形状
选择目标体的维数
使用参考面
几何模型
几何建模
函数类型
• 无输入数据 • 使用网格单元的几何形态指定值到单元 格
应用举例： • 在计算器中指定条件 • 输入到含水饱和度模型 • 总体积值可以用来检查网格点的 负值 • 使用网格角度检查非正交单元格( 对油藏工程师很有用)。
网格质量检查（几何模型）
检查网格层面： 不能出现交叉 检查网格体积： 不能出现负值
岩相建模
目标建模- 趋势
定义趋势的方向
垂向概率
面上的概率
岩相建模
河道相建模- 设置
定义要创建的目标
插入河道 定义河道和堤岸的 比例。
设置背景岩相
岩相建模
河道相建模- 几何形状
定义目标几何形状
分布方式设置按钮 河道设置按钮 堤岸设置按钮
• 处理部分被测井曲线穿过的网格单元。
设置
测井曲线粗化的相边界设定
粗化的岩相 原始的岩相 原始孔隙度 粗化的孔隙度
Sand
设置
平均方法
•算术平均： 主要用于属性值的平均，例如孔隙度，饱和度，有效体 积/总体积比。因为这些属性都是算术变量。 •调和平均： 对每一层的渗透率是常数的油藏，该算法将给定垂向的 有效渗透率。 •几何平均： 对于在空间上没有关系，而且又呈正态分布的渗透率， 该方法是一种很好的估算方式。
设置每个网格单元内参与计算的最小数 据点个数。
数据分析
分析模型数据的统计特性
数据分析
• •
概念
随机事件 是抽象概率空间内的一个个体，该个体应该 负载数据和数据对应出现概率。 随机序列 是由随机事件构成的有机联系事件集合，数 学的角度而言，随机事件是随机序列的一个实现。随 机序列是抽象概率空间的一个有限子集，随机序列将 随认识的深入和发生拓展或者变化。 有限维分布 是指可以期望对随机序列的分析获得整个 抽象概率空间内概率分布的合理推断，这个推断必须 建立在数据的有序、有限、稳定的假设前提下。 严格平稳 数据的严格平稳是指随机事件的分布概率满 足其平方的数学期望小于无穷大，其数学期望为某实 常数，而且如果存在协方差则其协方差平稳。
纵向网格化
Make Zones
概述
定义地层间距 插入层的数目 插入输入数据
设置 “创建层”的参数
Layering
Layering
概述
选择层，规定小层数(按比例)，或者选择 网格厚度(参照顶/底厚度创建)。
Layering
地质关系
划分层的不同方法
按层底部划分 按比例 按层顶部划分
按百分比Fractions
适合大型河道和相对稳定三角洲 沉积环境模拟，相对随机性适中。
• 高斯模型
适合海、湖等稳定沉积环境中属 性模拟，连续性最好。
数据分析
岩相(块金效应为 0.5)
数据分析
具有相同参数设置的岩 相(块金效应为0)
岩相建模
岩相建模
共同设置
对所有的层定义共同 设置
使用过滤器
实现个数
岩相建模
层设置
检查网格高度： 不能出现负值
检查网格扭曲： 不能出现非零值
测井曲线粗化
原理
测井曲线粗化
沿井轨迹的网格
赋给网格点的值
使用粗化的测井曲线填充3D网 格
过程
1 – 选择要进行粗化的测井曲线或者 Well Tops(层位标记)属性
2 – 选择要进行粗化的井
3 – 选择粗化的设置 注意：在井位处，粗化过的测井数据将成为3D属性的一部分。也就是说， 在井位处，属性永远是测井数据的值。
•最小平均： 对网格处测井曲线的最小值采样。
•最大平均：对网格处测井曲线的最大值采样。 •最多值(只用于离散测井曲线)Most of (only for discrete logs)： 选 择每个网格上出现最多的离散值，(用于岩相，岩性，Zone logs等)。
设置
将测井曲线当作点或者线
作为点： 对每个网格内所有的采 样值都做平均。 作为线：点之间的数据也将得到 解释(网格外的点的值也可能对结 果有影响。)
测井曲线粗化
• 对测井曲线进行重采样，将重采样后的测井曲线 值加到与井轨迹相交的网格上。 • 离散测井曲线： 将出现最多的测井曲线值赋给每 一个网格。 • 连续测井曲线： 对每个网格的测井曲线值进行平 均。
– 算术平均，调和平均，几何平均
– Biased to a discrete log
• 将测井曲线看作线或者点。
vi： 参与计算的每个点加权后的值。 ni： 点的测井值。 N： 总点数。
设置
方法
简单Simple： 包括所有被井轨迹穿过 的网格。
穿过网格Through cell： 网格的两个 相对边界必须被井轨迹穿过(顶和底-相 对的网格边界)
相邻的网格Neighbour cells： 对同 一网格单元层的网格进行平均。
•
•
数据分析
概念
• 数据分布统计和数 据累加概率统计
数据分析
• 规律性判别产生数 学期望，数学期望 和实际数据铲射误 差，误差产生平均 误差，平均误差产 生协方差，协方差 产生标准差，标准 差产生变差。
概念
数据分析
数据分析
• 指数模型
适合河道型地质条件，产生结果 相对随机性大，零散。
• 球状模型