储层随机建模
基于储层静态地质参数的一种随机建模结果排序方法
（ ． ｌｅ ｅｏ ｏｏ ｙ Ｓ ｉｎ ｅ １ Ｃｏｌｇ ｆ Ｇｅ ｌｇ ｃｅｙ，Ｊ ｎ ｚ ｏ ３ ０ ３，Ｃｈｎ ｇ ｈ ｕ４ ４ ２ ｉ ｉａ；
地 质指 标 ， 连 通 原 油 体 积 对 实 现 进 行 排 序 ， 后 选择 典 型 的 实 现 进 行 数 模 ， 好 地 解 决 这 一 问题 。但 是 ， 指 标 没 有 考 虑 含 油 网 如 然 较 该
格 与 生 产 井 之 间 的 距 离及 渗透 率 大 小 ， 而这 两个 参数 对 于 流体 流 动 有 着 重 要 的 控 制 作 用 。 在 连 通 原 油 体 积 的 基 础 上 提 出 了 一种 新 的 排 序 指标 。该 指 标 在 计 算连 通 原 油体 积 的 公 式 上 增 加 了 网格 与 生 产 井 之 间 的 距 离 和 渗 透 率 两 个 影 响 因子 。通 过 实 例 对 这 两种 指标 进 行 了对 比研 究 ， 指 标 更 好 地 反 映 了不 同 实现 的差 别 。 新
２ Ｃｅ ｔｅｏ ｍｐ ｔｔｏ ａ ｏｓａ ｉｔｃ ． ｎｒ ｆ Ｃｏ ｕａ ｉｎ ｌＧｅ ｔ ｔｓｉｓ，Ａｌｅ ｔ ｉｅｓｔ ｂ ｒａＵｎ ｖ ｒｉｙ，Ｅｄ ｎｏ Ｇ Ｗ ２ ａ ａ ａ） ｍｏ ｔｎＴ６ ２ ，Ｃ ｎ ｄ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｒｅ ｅ ｖ ｒ ｓｏｃ ａ ｔｃ ｍ ｏ ｌｎ ａ ｏ ｓｒ ｃ ： ｓ ｒ ｏｉ ｔ ｈ ｓ ｉ ｄｅｉ ｇ ｃ ｎ ｐｒ ｄｕｃ ａｒ ｍ ｂ ｒ ｏ ｅ ｌｚ ｔｏ ｉｈ ｅ ａ ｌ ｇｅ ｎｕ ｅ ｆ ｒ ａ ｉａ ｉｎｓ ｗ ｔ ｍ ｏ ｒ ｏ ｌｎ ｓ ｔ ｒ ． Ｈ ｏｗｅ ｅｒ ｔ ｅ ｄｅ ｎ ｍ ｄｅ ｉｇ ｏｆｗａ ｅ ｖ ， ｈ ｆｏｗ ｉ ｕｌｔｏ ｆａ ｌｔ ｅ ｌｚ ｔｏｎ ｓ ｃ ｌｅ ｇｉ ｃ ｓ ｏｍ ｐｕ ａ ｉ ｎａ ｏ ｔ ｓ ｏｃａ ｅ ｉｈ ｔ ｕｌｉ ｅ ｄ ｔ ｉｅ ｌｗ ｉ ｕ ａ ｌ ｓｍ ａ ｉｎ ｏ ｌ ｈｅ ｒ ａ ｉａ ｉ ｓ ｉ ｈａｌ ｎ ｎｇ ｂｅ ａｕ ｅｏｆｃ ｔ ｔｏ ｌｃ ｓ ｓ ａ ｓ ｉｔ ｄ ｗ ｔ ｈｅｍ ｔｐｌ ｅ ａ ｌｄ ｆｏ ｓｍ ｌ ｔｏｎ ． Ｏ ｎ ｙ ａ ｌｍ ｉｅ ｍ ｂｅ ｅ ｌｚ ｔｏ ｒ ｆｅｎ ｓ ｌｃ ｅ ｏｒｔ ｌ ｉ ｓ ｌ ｉ ｔ ｄ ｎｕ ｒｏｆｒ ａ ｉａ ｉ ｎｓ ａ ｅ ｏ ｔ ｅｅ ｔ ｄ ｆ ｈｅ ｆｏｗ ｉ ｕ ａ ｉ ． Ｓｅ ｅ ｔｎ ｔ ｉｓ ｅ ｌｚ ｔｏ ｒｒ ｎ ｍ ｌ ｅ ｓｍ ｌ ｔｏｎ ｌ ｃ ｉｇ ｈｅ ｆｒ ｔｒ ａｉａ ｉ ｎ ｏ ａ ｄｏ ｙ ｓ —
什么是储层地质模型
1、什么是储层地质模型？为什么要建立三维储层地质模型？答：储层地质模型是指能定量表示地下地质特征和各种储层（油藏）三维空间分布的数据体，一个完整的储层地质模型应包括构造模型、沉积模型、储层模型和流体模型等。
三维储层地质建模是从三维的角度对储层的各种属性进行定量的研究并建立相应的三维地质模型，其核心是对井间储层进行三维定量化及可视化的预测，与传统的二维储层研究相比具有以下的优势：1）更客观地描述并展现储层各种属性的空间分布，克服了用二维图件描述三维储层的局限性。
三维储层建模可以从三维空间上定量的表征储层的非均质性，从而有利于油藏工程师进行合理的油藏评价及开发管理。
2）更精确地计算油气储量。
在常规的储量计算时，储层参数（含油面积、有层厚度、孔隙度、含有饱和度等）均用平均值表示，这显然忽视了储层非均质性的影响。
应用三维储层模型计算储量时，储量的基本计算单元是三维空间上的网格（分辨率比二维高得多），因为每一个网格均附有储集体（相）类型的孔、渗、饱等参数。
因此，通过三维空间运算，可计算出实际的含油储集体（砂体）体积、孔隙体积及油气体积，其计算精度比二维储量计算高得多。
3）有利于三维油藏数值模拟。
三维油藏数值模拟要求有一个把油藏各项特征参数在三维空间上定量表征出来的地质模型。
粗化的三维储层地质模型可以直接作为油藏数值模拟的输入器，而油藏数值模拟成败的关键在很大程度上取决于三维储层地质模型的准确性。
2、如何理解储层概念模型、静态模型和预测模型？它们有何异同？答：储层概念模型是指把所描述油藏的各种地质特征，特别是储层，典型化、概念化，抽象成具有代表性的地质模型。
只追求油藏（储层）总的地质特征和关键性地质特征的描述，基本符合实际，并不追求所有局部的客观描述。
静态模型也称实体模型，是把一个具体研究对象(一个油田、一个开发区块或一套层系)的储层，依据资料控制点实测的数据将其储层表征在三维空间的变化和分布如实的描述出来而建立的地质模型，并不追求控制点间的预测精度。
储层多点地质统计学随机建模方法
储层多点地质统计学随机建模方法摘要：多点地质统计学使用训练图像代替变差函数，将更多的地质资料整合到储层建模过程中，使得最终模型更加符合地质认识。
随着研究的不断深入，越来越多的地质工作人员开始熟悉这一方法，凭借自身的独特优势，多点地质统计学将在储层建模领域占得重要的一席。
关键词：多点地质统计学训练图像储层建模一、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。
二、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。
三、多点模拟原理进行多点模拟，需要使用地质统计学中的序贯模拟。
但是，多点模拟与传统的基于变差函数的两点模拟是不同的。
储层建模文献综述
摘要针时我国以河流~三角洲相砂体为主的储层特点，本文提出了利用随机建模技术建立预测模型的方法,即综合各种途径取得的信息，对储层内井点之间、之外砂体的形态及其参数作出一定精度的预测估值。
另外，本文还对储层随机建模方法的国内外研究现状及其各种模拟方法在储层表征中的应用进行了比较和讨论，主丧、介绍了模拟退火方法、并且总结出随机建模的一般方法。
引言随着技术的发展，地质科学正经历着由定性描述向定;重建模、由观察向预测的方向发展。
储层表征技术(Reservoir Characteri za tion ) 正是顺应这一潮流而生，｛l诸层表征的最终结果是建立储层三维定量地质模型，而储层, 随机建模技术(St ochastic R eservoir modeling) 己成为解决这一问题的主要手段,它的目标是将各种资料通过某种手段统一在一个定量模型中,这个定量模型不但与所有资料相一致,而且也包含所有资料所反映出的储层分布的空间结构信息，最终结果以易于展示、更改和运用数字化的方式保存在计算机中，这是目前储层建模的趋势。
储层随机建模技术可以综合利用岩心、钻井、测井、试井、地震、地质等各种资料.它不仅可以解决沉积相空间分布和物性参数的空间分布问题，而且可以解决裂缝和断层的空间分布和方位问题。
目前，储层建模的方法大体上可以分为两类：一是确定型建模，即根据各井的测井资料进行多井解释，井问则主要依靠地震信息来描述,这样井间的每一个点都有确定的数值，用这样的方法建立的模型即为确定型模型。
由于地震分辨率所限，该方法只能用于勘探早期。
另一类是随机建模，建立预测模型，即综合各种方法取得的信息，主要依靠沉积学的方法加上地质统计学的方法，对井点之间、之外参数作出一定精度的细致的预测估计，故称为预测模型。
随机建模的具体方法有较传统的克立金法、蒙特卡洛法以及现在流行的分形法、神经网络法、遗传法、模拟退火法等几寸和1’1算法.储层随机建模技术具有三大优点：一是可以实现油气储层的精细描述和建模，定量表征和刻i 层各种尺度的非均质性；二是可以定量研究住在层的不确定性(虽然储层在本质上是确定的，客观上是唯一的,但由于储层的复杂性和信息的有限性，I主|而造成描述上的不确定性.)；三是便于把各种来源的信息和资料综合到一个统一的定量模型之中。
储层随机建模综述
储层随机建模研究综述摘要：油气储层随机建模是20世纪80年代后期刚刚萌芽兴起的一项油藏描述高新技术。
它是为适应油气田开发的深入，应用先进的二次采油和三次采油技术进一步提高油气采收率的需求应运而生的。
本文阐述了储层随机建模技术的概念及意义，分析了该技术的研究现状和主要算法原理，并介绍了目前国内外相对比较成熟的随机建模软件。
关键词：储层表征，随机建模，应用软件引言储层表征技术是综合利用各种观测结果例如岩心、测井响应、地震响应等研究目的层的各种非均质性．建立起能够反映三维空间地质特征的储层地质模型。
从目前建立模型的方法来看，大体上有两种方法，一是确定性建模，即根据各井的测井资料进行多井解释，井间则主要依靠地震信息来描述，这样井间的每一个点都有确定的数值，用这种方法建立的地质模型可以称为确定性模型。
但由于受地震资料分辨率的限制，该方法只能解决勘探早期储层描述的要求，对于开发中后期剩余油的挖潜来讲该方法就显得力不从心。
另一种方法就是随机建模，建立预测模型。
即综合各种方法取得的信息，主要依靠沉积学的方法加上地质统计学的方法，对井间参数作出了一定精度的细致的预测估值，故称之为预测模型。
随机建模的具体方法目前发展较快的是地质统计学方法。
这种方法的思路是寻求比较符合地质规律的地质统计模型和方法．来表征各种沉积类型的储层参数的变化规律，然后用这种已知的规律，对井间未知地区参数的空间分布规律作出预测估值。
1 储层随机建模概述1.1 随机建模的概念及意义地下储层本身是确定的，它是许多复杂地质过程（沉积作用、成岩作用和构造作用）的综合的、最终的结果，具有确定的性质和特征。
但是，在现有资料不完善的条件下，由于储层结构空间配置及储层参数空间变化的复杂性，人们又难于掌握任—尺度下储层的确定且真实的待征或性质。
待别是对于连续性较差且非均质性强的陆相储层来说，难于精确表征储层的特征。
这样，出于认识程度的不足，储层描述便具有确定性，这些不确定性需要通过“猜测”确定的储层性质，即为储层的随机性质。
储层建模软件JewelSuite 地质建模软件 随机建模软件
地震解释
速度模型 地质解释
井相关处理： • 地层划分，并带动相数据 • 判别井上的断层 • 不整合面、侵入带 • 流体边界
阻力法进行粗化。
网格细化
由网格属性创建井曲线
把数模得到的结果，如压力、饱和度等参数经过网格细化后 同时显示在地质模型或地震剖面上，便于对比分析。充分利用该 功能可以开阔数模专业人员在历史拟合中修改参数的思路，能直 观地将数模结果与地震、地质资料进行对比，改变以往只在数模 网格上进行参数修改，使参数修改在更多学科的指导下变得更有 依据，这也使数模结果更加真实、更有说服力。
盐丘和火成岩侵入模型
生成储层模型的三维网格，并在三维状态 下对其进行编辑
网格反映地层沉积状态：顺层，上超，下 超，顶超等等
可根据需要生成沿断层光滑网格，或阶梯 状网格（用于数模）
油藏三维模型网格工作流程 任意网格方向 地层剥蚀和厚度控制 网格快速局部细化及更新 编辑： 地层单元边界 断层编辑 局部网格加密 快速网格更新 网格正交，且网格单元不变形 垂向阶梯状断层和 Y 形断层
16 种模拟及插值算法：
• 顺序高斯模拟； • 协同高斯模拟； • 基于目标的相模拟； •顺序指示模拟 ； • 普通克里金； • 协同克里金； • 距离权重； • 最临近域插；
• 常量分布模拟； • 一致性模拟分布； • 正态分布模拟； • 曲线正态分布模拟； • 三角剖分分布模拟； • 直方图分布模拟； • 基于岩性的属性充填； •滤波器：6 点滤波。
储层相控随机建模研究
ｈｇ ｏ ｚｎａ ａｄ ｖｒｃｌｈ ｔ ｏｅｅｔ，ｈｇ ｏ ｓｙａｄ ｐｒ ａｉｔ． ｅｍ ｄ ｌ ｃｏｄ ｉ ｈ ｃｕｌ ｉ ａ ｏ ｆｔｅ ｉ ｈ ｒ ｏｔｌ ｎ ｅｔ ａ ｅｅ ｇｎｉ ｈ ｉ ｉ ｒ ｙ ｉ ｐ ｒ ｉ ｎ ｅｍｅｂｌ Ｔ ｏ ｅ ａｃｒｓｗｔ ｔｅａｔａ ｓ ｕｔ ｎｏ ｈ ｏ ｔ ｉ ｈ ｙ ｈ ｔ ｉ ｈ
果 表 明 ： 河 油 田Ⅶ 油 组 是 高 孔 高 渗 油 藏 ， 体横 向和 纵 向 非均 值 性 也 都 较 强 ， 模 结 果 符 合 地 下地 质 体 实 际情 况 为 油 田 双 总 建
．
的 动 态 开发 提 供 了充分 的科 学依 据 ， 而说 明储 层 相 控 随机 建模 技 术 能 够满 足 更 加 精 细 的 油 藏描 述 应 用要 求 。 从
关键 词 随机 建 模 ； 控 ； 型检 验 ； 均 质 性 分析 ； 河 油 田 相 模 非 双
中图 分 类 号 ： Ｅｌ ２１４ Ｔ ３ ．＋ 文 献标 识 码 ： Ａ
Ｓ ｏ ｈａ ｔｃｍ ｏ ｌｎ ｏ ｔ ｏ ｌ ｄ ｂ ｅ ｅ ｖ ｉ ｉ ｒ －ｆ ｃｅ ｔ ｃ ｓ ｄｅｉ ｇ ｃ ｎ ｒ ｌ ｙ ｒ ｓ ｒ ｏ ｒ ｍ ｃ ｏ－ａ ｉ ｓ ｉ ｅ
Ｚ ａ ｇＷ ａ ｇ ｉ ｇＮｏ１Ｏｉ Ｐ ｏ ｕ ｔ ｎ Ｐ ａ ｔ Ｘ ｎ ｉ ｇ Ｏｉ ｅｄ Ｃ ｍｐ ｎ ， ｈ ｎ ｎ ｑｎ （ ． ｌ ｒ ｄ ｃｉ ｌｎ ， ｉｊａ ｌ ｌ ｏ ａ ｙ ＣＮＰ ， ｒ ｍａ ３ ０ ０ Ｃ ｉ ａ ， ｕ Ｙａ ｇ ｉ ｇ ｏ ｎ ｉ ｆ Ｃ Ｋａ ａ ｙ８ ４ ０ ， ｈ ｎ ） Ｌｉ ｎ ｐｎ ，
ｓ ｂ ｕ ｆ ｃ ｅ ｌ ｇｃ ｂ ｄ ，ｗ ｉｈ ｃ ｎ ｐ ｏ ｉ ｅ ｔｅ ｓ ｉｎ ｉ ｃ ｂ ｓｓｆ ｒ ｄ ｎ ｍｉ ａｌ ｅ ｅｏ ｉｇ ｏｌｉｌ ｎ ｅ ｈ ｅ ｎ ｄ ｆｒ ｕ ｓ ｒ ｅ ｇ ｏ ｏ ｉ ｏ ｙ ａ ｈ ｃ ａ ｒ ｖｄ ｈ ｃｅ ｔ ｉ ａ ｉ ｏ ｙ ａ ｃ ｙ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｉ ｅｄ ａ ｄ ｍｅ ｔｔ ｅ ｄ ｍａ ｏ ｆ ｌ ｆ
油气储层随机建模技术概述
２， 以 目标 物 体 为 模 拟 单 元 的 方 法 ． １
误差 模拟 、 概率 场模 拟 、 阵分解 、 矩 模拟 退 火等 ， 并从 实 用角度 入手 ， 合 考虑 模型 和 算法 ， 随机模 型进 综 将
层的分布、 小、 大 方位 等 。标 点 过 程 、 断 高斯 随机 截 域 、 尔柯 夫 随 机域 及 二 点 直 方 图等 即 属 离散 型 随 马
机模 型 。
１ ２ 连 续 型 模 型 ．
该 模型 用 来 描述 储 层 参 数 连续 变 化 的特 征 ， 如
型等， 为油藏 早 期评价 及 开发 阶段 制定 方案 服 务 。 近 几年 来 ， 们应用 计算 机技 术 ， 展 出一 套 利用计 算 人 发
地 质统 计 学 是 差 函数 作 为基 本 工 具 ， 研 以变 在
究区 域化 变 量 的 空 间分 布 结 构 特征 律 的 基础 上 ，
选 择 各 种合 适 的 克里 格 方 法 ， 以达到 更 精 确 地估 计
行 了综 合分类 。 合上述 划 分方 案 ， 综 根据 研 究现 象 的 随 机特 征 ， 随机 模 型分 为离 散型 模型 和 连 续 型 模 将
收稿 日期 ：０ ７ ２ ８ ２ ０ 一Ｏ —１ 作者 简介 ： 张敏 （９ ３ ， 湖 北荆州人． 究方 向： １ ８ 一） 男， 研 油气田开发工程与工艺。
维普资讯
２０ 年第 ５ ０７ 期
张敏 等 油 气储 层随机建模技术概述
２ ．中 国 石 油 塔 里 木 油 田公 司塔 西 南 勘探 开 发 公 司 ， 疆 泽 普 新 ８４ ０ ； ４ ８ ０
沉积相随机建模与确定性建模对比分析
了其适用性及改进方法。
关键词:沉积相;确定性建模;随机建模
中图分类号:
P618.
130.
2
文献标识码:
A
文章编号:
1006-7981(
2020)
12-0114-04
目 前,储 层 地 质 相 控 随 机 建 模 技 术 越 来 越 成
模拟的微相不太 合 理。 从 微 相 连 续 性 来 看,指 示 克
里金连续性 最 好,截 断 高 斯 连 续 性 较 好,序 贯 指 示
模拟的连 续 性 一 般。 可 见 序 贯 指 示 和 指 示 克 里 金
模拟的微相连续性都符合。
图 4 序贯指示模拟
116
2020 年第 12 期
内蒙古石油化工
立微相模 型 可 以 使 每 一 类 储 层 几 何 形 态 及 空 间 展
不连续的缺点 (如图 7 所示)。
布得到真实再现,提高微相预测精度。
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1] 张昌民,李 少 华,尹 艳 树,等 .储 层 随 机 建 模 系
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47
1.
65
2.
45
5.
85
10.
18
3.
3 沉积微相模拟几何形态对比
从沉积 微 相 几 何 形 态 对 比 情 况 来 看 (以 F171
单元为例),与确定性建模相比(图 3- 图 6),三种随
机模拟方法模拟的 河 道 都 比 较 相 似,序 贯 指 示 和 指
以实例应用浅谈沉积微相约束储层随机建模方法
以实例应用浅谈沉积微相约束储层随机建模方法X 孙 阳1,蔡 王月1,张 磊2,龚嘉顺2,焦龙进1,孙 磊3(1.长安大学地球科学与资源学院;2.延长油田股份公司;3.中国长庆油田勘探开发研究院,陕西西安 710021) 摘 要:地质建模就是一种数字化的油藏研究的手段,它将油藏描述的方法与过程数字化、可视化了。
本文以甘谷驿油田唐157井区长6油层组为研究对象,进行了沉积微相控制储层建模的方法研究,提出了大量地质知识库的建立和有针对性进行随机建模方法的选择在沉积微相控制储层建模中重要作用;同时分析了随机建模方法适应性与不足之处,提出相控随机建模方法的发展方向。
关键词:随机建模;沉积微相;变差函数;地质知识库 中图分类号:T E319+.2 文献标识码:A 文章编号:1006—7981(2012)11—0122—031 沉积微相约束储层随机建模方法1.1 储层随机建模技术储层随机建模技术是集构造地质学、石油地质学、沉积学和储层地质学等地质理论,数学地质、地质统计学和油层物理学等方法为一体,最大限度应用计算机技术进行油气藏内部结构精细解剖,解释油气分布规律,建立能描述属性参数分布状况和分布规律的三维模型。
1.2 沉积微相约束储层随机建模沉积相是控制储层参数的结构单元。
在不同沉积微相内,储层参数的分布规律不同。
储层的岩性展布、砂岩厚度、有效厚度、孔隙度、渗透率以及含油饱和度等岩石属性的分布与沉积相密切相关,井间未知区域的储层各项属性参数只与同层位同一微相的井点已知属性数据有关。
在微相约束建模的同时可用砂厚展布模型控制约束属性模型预测;孔隙度、渗透率、含油饱和度模型也可互相制约、彼此相关。
这样储层属性的预测分布才能更加客观合理化。
2 沉积相约束储层随机建模的流程及实例应用国内学者依据实际建模经验提出了三步建模法:即构造建模、沉积微相建模和储层属性参数建模。
笔者以甘谷驿油田唐157井区长6油层组为例,说明沉积微相约束储层随机建模的步骤与方法研究。
储层建模方法研究
一
５ 一
ｏ
一
用 于模 拟连续的地质现象， 如孔隙度、 渗透 率的分布 。 序贯高斯模拟的主要优点在于 ： 数 ａ 一 据的条件化是模拟的一个整体部分， 无需作为 个单 独的步骤进行处理 ；．自动地 处理各 向 ｂ 异性 问题 ；． ｃ 适合 于任意类型 的协方差函数 ． ｄ 运行过程 中仅需要一个有效 的克里格算法。主 要缺点在于变量分布要求服从高斯分布。 ２３序贯指示模拟 ． 既可用于模拟连续 的变量， 也可用 于模拟 离散变量 。序贯指 示模拟 的主要优点在于 ： 变 量的分布形态无需作任何假设 ．． ｂ 该法可 以容 易地综 合多种来 源、 定性或定量、 可靠性不 同的 信息。 主要缺点是算法和参数灵活性太大， 人为 因素很 明显 。 ２４截 断高斯模拟 ． 该方法首先采用指示模拟方法生成一个高 斯 随机场， 然后对 高斯值进行截断， 到类 型 以得 变量 的模拟结果 。 该法主要用于沉积相的模拟。 主要优点在于 ：． ａ 易于实现 、 速度快 ．． ｂ可在模拟 中考虑地 质因素 ．＿ 以对模拟结果进行条件 ｃ可 限制， 使之与条件数据相 吻合 。 缺点是只适于相 带呈排序分布的沉积相模拟 。
目前 ， 储层建模技术 的发展趋势是 由定性 里格 等 。 向定量发展 、单学科建模研究 向多学科综合建 ２随机建模 模发展 、静态资料 建模 向动静态 资料结合建模 随机建模是 指以 巳知的信息为基础，以随 发展 。 其方法主要分为两类 ： 确定性建模 和随机 机 函数为理论应 用随机模拟方法。 产生可选 的、 建模 ， 而后者是近年来 国内 、 外学者研究 的热点 等概率的储层模型方法 。该方法承认控制点 以 『 ｌ １ 外 的储层参数具有 一定的不确定性，即具有一 ｌ 确 定 性建 模 定 的随机性 。 了评价储层预测中的不确定性。 为 确定性 建模是对 井间 未知 区给出确定 性 人们广泛应用了随机建模 技术 。 谓随机建模， 所 的预测结果 ， 即从 已知确定性资料 的控制点（ 如 是指 以已知的信 息为基础 ， 以随机 函数为理论 。 ３结论 井点 ） 出发 ， 推测出点间 （ 如井 间 ） 确定 的、 惟一 应用随机模 拟方 法 ， 产生可选 的、 等可能的储层 储层建模已成 为油气勘探与开发 的核心技 的和真实的储层参数 。主要手段是利用地震资 模型的方 法。通 过对多个 等可能随机储层模型 术， 其发展 前景 十分广 阔。 我国含油气盆地类型 料、 水平井资料 、 露头类 比资料 和密井 网资料 。 中的不确定性进行评价 ，以满足油田勘探开发 多， 储集层 以陆相碎屑岩及海相碳酸盐岩为主． 目前 ，确定性建模所应用的储层预测方 法主要 决策在一定风险范 围的正确性 的需要 ， 是与 储层成因复杂， 这 各种尺度 的非均质性严重。 如何 有： 储层地震学方法 、 储层沉积学方法和克里格 确定性建模方法 的重要差别 。 针对国内不同类型，不同勘探与开发阶段的陆 方法。 随机建模方 法可 分很多类 ，ａ ｏｓｎ等从 相高度非均质复杂油气藏，采用不同的建模方 Ｈｌ ｒ ｄ ｅ １１ ． 储层地震学方法 变量类 型角度来 分，将随机模型分成 了离散模 法 实现对油气藏的精细描述， 当前面临的一 是 储层 地震学 主要是 应用 地震资料 研究储 型、 连续模型和混合模 型。Ｄ ｕｓｈ等根据模拟 项艰 巨任务 。 ｅｔ ｅ 因此， 研究和使用各种建模方法。 既 层的几何形态 、 岩性及储层参 数的分 布。 研究厚 单 元 的特 征 ，将 随机 模 型 分为 基 于 目标 （ — 具有理论意义， ０ ｂ 又具有巨大的潜在经济价值。随 度相对较小 ， 一般在儿米 ～几十米范围内， 在地 ｊｃ— ａｅ） ｅｔｂｓｄ的随 机模 型 和基 于象（ｉ ｌｂｓｄ 的 着计算机计 算能力的提高， ｐｘ — ａｅ ） ｅ 以及新理论 、 方法 新 震剖 面上 主 要 表 现 为 一个 反 射 同相 轴 或 几 个 同 随机模 型日 。其 它还有 ： 数据分布类型角度 的引入， 从 特别是多点地质统计学的出现 储 层建 。 相轴组成的反射波组。应用地震 资料进行确定 分为 高斯模 拟和非 高斯模拟 ； ｂ 从参与模拟 的 模技术将在各个领域显示其广阔的应用前景。 性储层 建模 的思路主要是 将地震属性参 数 ， 如 变量 数 目可分为单 变量模 拟和多 变量模拟 ．． ｃ 参 考 文 献 层速度 、 波阻抗、 幅等确定性地转换为储层岩 从模拟结果是否忠实于原始数据 的角度分为条 ［】 振 １吴胜和， 金振奎， 沧钿 等． 层建模 『 ． 黄 储 Ｍ１ 北京： 性和物性参数 ，其前提是地震属性参数与地质 件 模 拟 和 非 条 件模 拟 。 石 油 工 业 出 版 社 ．９ ９ １９ ． 参 数 之 间 具 有 确定 性 的关 系 。 ２１ 布 尔模 拟 方 法 ． 【】 辉 廷 ， 其 彬 ， 敏 ． 藏 描 述 中的储 层 建模 ２杨 颜 李 油 １ ． ２储层 沉 积学 方 法 布 尔模 拟 方 法 是 随 机模 拟方 法 中最 简 单 的 技 术 ｌ１ 然 气勘 探 与 开 发 ． ０ ． （） ５ ４ ． Ｊ天 ． ２ ４２ ３：４ － ９ ０ ７ 储层沉 积学方 法主要是 在高 分辨率 等时 种方法， 属于非 条件模拟 。目前该方法主要用 【】 ３吴胜和 ， 李文克 ． 多点地 质统计 学——理论 、 地层对 比及沉积模式基础上，通过井 间砂体对 于建立离散型模型， 如砂体格架平 面、 剖面或者 应 用与展 望 …． 地 理 学 报 ，０ ５ ７１：３ — ４ ． 古 ２ ０ ，（）１７ １３ 比建立储层结 构模 型。井间砂体对 比是在沉积 三 维 空 间 分 布模 型 。因 此 ， 种模 拟 可 以用 于 模 这 模式和单井 相分析 的基础上进行的 。传统对比 拟砂体在 空间的形态 、 大小 、 位置和排列方式 。 方法主要依据井 间测井 曲线 的相似性或差异性 布尔模拟 能够忠实 某种离散 参数 的地 质形态 ， 来进行井间砂体解释 。实际上， 科学 的井间砂体 如河道 、 沉积砂体等 。该 方法的主要优点是 ：． ａ 对 比应是利用多学科方法ｆ 层序地层学原理 、 沉 很容易用于二维和三维建模 ；．所用 的参 数较 ｂ 积学原理 、高分辨率地震勘探资料及地层测试 少 ；． ｃ 非常灵活。它的主要缺点在于统计推导复 资料 等） 进行综合一体化的解释过程。 杂且 困难， 模拟结果很难忠实于局部 的数据 ， 如 １ ． 里 格 方 法 ３克 钻 井所 遇 到 的 岩 相 序 列 ，这 些 缺 点 限 制 了 这一 克 里 格 方 法 是 以变 差 函 数 为 工 具 进 行 井 方法 更 广 泛 的应 用 。 问捕 值而 建 立 的 储 层 参 数模 型 。井 间插 值 是 建 ２２ 序 贯 高 斯 模 拟 ．
《储层表征与建模》三维储层建模报告
储层表征与建模作业——三维储层建模报告本次作业根据提供的建模工区及相应350口井的井数据、三维波阻抗数据体，进行三维储层建模。
作业内容包括对储层参数的数据分析、实验变差函数及拟合变差函数的求取、三维相确定性和随机模型的建立、三维储层确定性和随机模型的建立。
使用软件为斯坦福大学油藏预测中心开发的SGeMS。
1数据分析主要包括绘制各变量直方图等，统计各变量分布（均值、方差等）；绘制不同变量交会图，研究变量之间相关性；了解工区储层相、参数特征为后续建模做准备。
（1）沉积相分布图1 沉积相比例图1,2,3分别代表河道（channel），决口扇（crevasse），泛滥平原（floodplain）。
由图中可知，各相比例为0.51,0.06,0.43。
建模中，使用相比例作为三维模拟的约束条件。
（2）沉积相与孔隙度、渗透率的相关性图2 沉积相与孔隙度关系由图可知，各相孔隙度差别不大，河道砂体孔隙度分布集中且较大；决口扇孔隙度变化范围大，孔隙度值中等；泛滥平原孔隙度值较小。
图3 沉积相与渗透率关系由图可知，各相渗透率差异较明显，其分布与孔隙度类似，河道砂体渗透率变化范围大；决口扇渗透率分布较为集中；泛滥平原渗透率值较小。
（3）孔隙度、渗透率分布图4 孔隙度分布直方图孔隙度最大值0.347，最小值0.0091，中值0.2046，均值0.185，方差0.0123。
孔隙度分布呈现较为明显的双峰特征，左峰在0.05左右，右锋在0.28左右。
图5 渗透率分布直方图渗透率最大值4290.6，最小值0.5756，中值103.091，均值219.524，方差117221。
其分布呈现较为明显的双峰特征，左峰在8左右，右锋在130左右。
渗透率分布与孔隙度有明显的相似性。
（4）孔隙度与渗透率相关性图6 孔隙度与渗透率交会图从图中可以看出，孔隙度与渗透率有明显的正相关关系。
（5）井点波阻抗分布波阻抗最大值12787.8，最小值5075.01，中值7136.47，均值7746.05，方差2.779×106。
相控建模和随机建模
1、什么是相控建模？考虑到不同岩相（或微相）内部储层孔渗饱等属性参数分布具有较大差异，国外很早就提出了相约束建模（即相控建模）概念。
但由于国外石油公司追求效益最大化，油田开发主要目标集中在海相沉积储层和厚油层，一般都不考虑薄互层油层和厚油层内部非均质性问题，加之最大限度地削减钻井投资，一个规模开发的油田，开发井数一般很少，因此，对岩相（或微相）分布主要集中在宏观认识方面，对于细节的变化重视不够，岩相（或微相）建模通常都采用随机建模方法来实现，建立的地质模型精度相对较粗。
对于国内油田（特别是大庆长垣喇萨杏油田）来讲，油藏的储层类型主要以陆相沉积的薄互层砂岩为主，为了确保油田企业的可持续发展，需要充分发挥各类油层的潜能，因此，对储层研究的深度相对较深，通过规模开展“井网加密调整”、“垂向上细分沉积单元”、“平面上细分沉积微相”，形成了大量的密井网条件下储层精细描述成果（包括精细地质研究成果数据库和沉积微相平面分布图库），这些精细的地质认识为储层精细建模奠定了坚实的基础。
随着油田开发的不断深入，油田综合含水逐年上升（目前已经接近甚至超过90％），充分利用现有的储层精细描述成果，建立三维精细地质模型，精细表征储层内部剩余油分布，实现油藏精细增储挖潜，确保高含水后期油田可持续发展，已经成为现阶段油田开发迫切需要解决的问题。
2002年以来，随着FCM软件的开发和Petrel、RMS软件的引进，提出了现阶段密井网条件下相控三维精细地质建模的新思路：平面上以长期积累起来的沉积微相图作为约束条件，垂向上以密井网测井解释资料为约束条件，通过相控和井控建立起精细表征储层内部各种属性的非均质性的三维可视化精细地质模型。
2、为什么相控建模？储层井间预测主要包括平面非均质性和垂向非均质性表征两个方面的内容。
储层内部属性参数井间预测是一个世界级的难题，主要是因为已知资料的不完备、已知资料的精度不够、人们对储层的认识程度不够、建模算法不够完备等多方面原因，储层井间预测结果往往包含许多不确定性，这种不确定性给诸如井位、井轨、措施、调整方案设计带来了一定的风险。
储层建模步骤.doc
储层建模步骤当前国内外储层地质建模的总体思路和方法基本上是一致的，即在广泛收集地质（包括露头、钻井及综合测试）、地震及测井资料的基础上，利用沉积学、储层地质学和一系列数学方法来定量表征二维或三维储层的宏观几何形态及内部特性参数的空间变化，最终利用计算机来动态地模拟储层的空间变化特征。
三维建模一般遵循从点----面---体的步骤，即首选建立各井点的一维垂向模型，其次建立储层的框架(由一系列叠置的二维层面模型构成)，然后在储层框架基础上，建立储层各种属性的三维分布模型。
一般的，广义的三维储层建模主要包含六个环节，即数据准备、构造建模、储层相建模、储层参数建模、储量计算、如果要将储层模型用于油藏数值模拟，应对其进行粗化。
2.1 数据准备储层建模是以数据库作为基础的，数据的丰富程度以及准确性在很大程度上决定着所建模型的精度。
从数据来源看，建模数据包含岩芯、测井、地震、试井、开发动态等方面的数据。
2.1.1 建模数据（1）井数据井数据包括井基本信息、岩心数据、测井及其解释数据、分层数据、断点数据等。
1．基本信息主要指钻井信息，包括井名称、井别、井口坐标、补心海拔、完井深度、完井时间及井身轨迹等。
这些数据可从完井地质报告中得到，目前大部分油田单位已将其建成了数据库。
在建模软件中加载了井信息数据后，应对井信息及轨迹逐一进行细致检查，特别是进行可视化检查。
例如，为了检查井身轨迹的准确性，首先，从三维视窗中查看井轨迹的整体形态；第二，在导入井分层数据后，逐层与现场已有井位底图进行对比检查，确保数据无误。
2．岩心数据岩心数据包括岩心照片、岩心描述以及岩心钻孔分析数据等，是岩性解释、沉积相划分、含油气性解释、储层质量评价以及隔夹层识别等的第一性资料。
建模过程中，岩心数据主要作为测井数据的标定。
3．测井及其解释数据测井作为研究井筒周围地层、岩石及流体特征的重要技术手段，包括电法测井、声波测井、放射性测井、地层倾角测井、气测井、生产测井以及随钻测井等多个类别，一般数据按每米8个数据点记录。
随机建模综述
内容摘要由于储层的非均质性及油藏类型的复杂性，加之注采井网的不完善性，导致地下油水运动十分复杂。
在这种情况下,很难精确预测井间储层参数分布和剩余油富集区域。
针对上述难点和挑战，通过利用储层建模技术，建立了储层地质模型及其预测模型，从而在很大程度上加强了精细油藏描述中基础数据的管理。
利用随机建模的储层建模技术是当今油藏表征技术的一个重要组成部分，该技术能有效刻画储层非均质性，定量研究储层评价中的不确定性，从而有力地推动着油藏描述技术向定量化方向发展。
关键词：随机建模地质统计学储层随机建模是指以已知的信息为基础,以随机函数为理论,应用随机模拟方法,产生可选的、等概率的储层模型方法。
该方法承认控制点以外的储层参数具有一定的不确定性,即具有一定的随机性。
为了评价储层预测中的不确定性,人们广泛应用了随机建模技术。
所谓随机建模,是指以已知的信息为基础，以随机函数为理论，应用随机模拟方法，产生可选的、等可能的储层模型的方法。
通过对多个等可能随机储层模型中的不确定性进行评价，以满足油田勘探开发决策在一定风险范围的正确性的需要,这是与确定性建模方法的重要差别。
一、随机建模的理论依据某一时刻的地下储层本身具有确定的性质和特征.但是,由于造成这种确定的性质和特征的地质过程具有随机性,其性质和特征的空间分布在具有某种程度的确定性规律的同时还具有随机性规律.而且,其在现有资料不完善的条件下,人们对它的认识总会存在一些不确定的因素,难于掌握任意尺度下储层的真实特征或性质,从而认为储层具有随机性.自然界中储层岩性物性空间分布的随机性和认识局限带来的认识的随机性是储层随机建模的理论依据.二、随机建模原理随机建模是指以已知的信息为基础,以随机函数为理论,应用随机模拟方法,产生可选的、等概率的储层模型方法.该方法承认控制点以外的储层参数具有一定的不确定性,即具有一定的随机性.具体过程是这样来实现的:首先建立所要研究的某种储层属性的概率模型(以概率分布函数、协方差函数或变差函数等数字特征来表征),然后抽取等概率的来自概率模型各个部分的可能的属性值,这些属性值(随机变量)的一系列联合实现就是随机建模结果.由于建模的结果不是唯一的,使得人们在对所研究属性在空间分布上的结构性获得认识的同时,还能得到属性空间分布的不确定性的信息.三、随机建模的分类Haldorsen等根据研究现象的随机特征,将随机模型分为离散模型、连续模型和混合模型。
三维地震在储层岩相随机建模中的应用
摘要 ： 随着储层随机建模 技术的发展 ， 相控储层 随机建模得到了广泛 的应用 ， 但是 在海上油 气 田开 发前期 ， 测井 资料较少 ， 储层 岩 相建模便成 了难题。通过结合测井 纵向分 辨率 高、 三维地震资料平面连续性 强的特点 ， 以三维地震 属性作 为平面约束 ， 并 为岩 相 随机建模方法提供变差 函数参数 ， 依据井震结合的思路来进行研究 。最后提 出了三维地震在岩 相建模技术 中应用流程、 方法和 ５
ｌ ｏ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ｗ ｉ ｈ ｔ ｈｅ ｔ ｈ ｉ ｇ ｈ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｖ ｅ ｒ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ ３ Ｄ ｓ ｅ ｉ ｓ ｍｉ ｃ ｄ ａ ｔ ａ ｗｉ ｔ ｈ ｈｅ ｔ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｎ ｕ ｉ ｔ ｙ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｐ ｌ ａ ｎ ｅ ，ｔ ｈ ｅ ３ Ｄ ｓ ｅ ｉ ｓ ｍｉ ｃ ａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｓ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｌ ａ ｎ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｒａ ｔ ｉ ｎ ｔ ｓ ｎｄ ａ ｖ ａ ｒ ｉ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｔ ｈ ｏ ｆ ａ ｃ ｉ ｅ ｓ ｓ ｔ ｏ ｃ ｈ ａ ｓ ｔ ｉ ｃ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｇ ，Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｈｅ ｔ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｄ ｅ ａ ｏ ｆ ｓ ｅ ｉ ｓ ｍｉ ｃ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ｔ ｏ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｗｏ ｒ ｋ ｌ ｆ ｏ ｗ ａ ｎ ｄ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ａ ｎ ｄ ５ ｋ ｅ ｙ ｓ ｔ ｅ ｐ ｓ ｏ ｆ ３ Ｄ ｓ ｅ ｉ ｓ ｍｉ ｃ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｌ ｉ ｈｏ ｔ ｆ ａ ｃ ｉ ｅ ｓ ｓ ｔ ｏ ｃ ｈ ａ ｓ ｔ ｉ ｃ
petrel中储层建模具体操作
petrel中储层建模具体操作储层建模的步骤目前普遍的认识是，储层建模应分为油藏构造建模、沉积（微）相建模和油藏属性建模三步完成。
构造模型反应储层的空间格架，在建立储层属性的空间分布之前，应进行构造建模。
由于沉积相对储层物性有决定性的作用，油藏属性建模多采用相控建模，即先建立沉积微相模型，然后以此为基础进行油藏属性建模。
张天渠油田长2油藏的储层地质模型是以测井资料为基础资料，采用确定性建模的储层建模方法建立的。
储层建模的整个过程包括4个主要环节，即数据准备、构造建模、油藏属性建模、模型的应用。
一、数据准备与预处理1．数据准备一般从数据来源看，建模数据包括岩心、测井、地震、试井、开发动态等方面的数据。
从建模的内容来看，基本数据包括以下四类：①坐标数据：包括井位坐标、地震测网坐标等；②分层数据：各井的油组、砂组、小层、砂体划分对比数据；地震解释层面数据；③断层数据：断层位置、断点、断距等；④储层数据：储层数据是储层建模中最重要的数据。
包括井眼储层数据、地震储层数据和试井数据。
井眼数据为岩心和测井解释数据，包括井内相、砂体、隔夹层、孔隙度、渗透率、含油饱和度等数据，这是储层建模的硬数据。
对不同来源的数据进行质量检查是储层建模中十分重要的环节。
为了提高储层建模的精度，必须尽量保证用于建模的原始数据特别是硬数据的准确性。
因此，必须对数据进行全面的质量检查，如检查岩心分析的孔渗参数的奇异值是否符合地质实际，测井解释的孔渗饱是否正确等等。
建模过程中能被储层建模软件所采用的资料来源于这些基础资料，但它们有特殊的格式要求，需要转换成不同格式要求的文本文件才能以正确的格式导入到Petrel软件中。
从文件类型上来看，它们包括井头文件（Well head）、井斜文件或井轨迹文件（Well deviation）和测井数据文件（Well log）。
它们的格式和作用分别如下：①井头文件：文件内容包括井名、井位坐标（X、Y）、地面补心海拔（补心高与地面海拔之和）以及目标井段深度（井段顶部深度和测井段底部深度）。
储层建模步骤(共25张PPT)
A、储层相模型（储层结构模型）
储层内部相单元的三维空间分布。能定量表述储集体大小、几何形态 及三维空间分布，实际为储层结构模型。实践表明：相带分布强烈地影响 地下流体的流动。合理的相模型是精确建立岩石物性模型的必要前提。
B、流动单元模型
流动单元是指根据影响流体流动的地质参数（如：K、φ、Kv/Kh、
②构造建模
构造模型反映储层的空间格架。因此，在建立储层属性的空 间分布之前，应进行构造建模。构造模型由断层模型和层面模 型组成。
断层模型反映的是三维空间上的断层面，主要根据地震解释 及井资料校正的断层文件，建立断层在三维空间的分布。
层模型反映的是地层界面的三维分布。叠合的层面模型即为地层格 架模型。建模的基础资料主要为分层数据，及地震解释的层面数据等。 一般通过插值法（也可应用随机模拟方法），应用分层数据，生成各 个等时层的顶底层面模型（即层面构造模型），然后将各个层面模型 进行空间叠合，建立储层的空间格架。
广义的储层模型（reservoir model）实际上为油藏模型。在国 外的文献中，reservoir一词往往指含有油气的储集体，因此，广义
的储层模型包括构造模型、储层属性分布模型及流体分布模型。从这 个意义上讲，应用各种资料建立广义的储层模型的过程就是油藏描述。
地下储层是在三维空间分布的。长期以来，人们习惯于用二维图件 （各种小层平面图、油层剖面图）及准三维图件（栅状图）来描述三维 储层，如用平面渗透率等值线图来描述一套（或一层）储层的渗透率分 布，显然，这种描述存在一定的局限性，关键是掩盖了储层的层内非均 质性以及平面非均质性。
其二是二维裂缝密度模型，表 征裂缝的发育程度。
裂缝分布模型的建立具有一定的 难度，特别是地下油藏的裂缝网络 模型，因此，需应用多学科方法、 技术，如岩心分析、测井解释、试 井分析、地震多分量研究及地质统 计学随机模拟技术等进行综合研究 和建模。
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A (100)
B (010)
P
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
A
B
C
相
A (100)
C (001)
根据指示克里金求出
的某网格的各类型变量的 条件概率，结合其它信息， 确定该处的累计条件概率 分布函数（CCDF）
定义 Fi x Dti1 y(x) ti
相当于定义了n种指示函数：
1 IFi (x) 0
当ti1 y(x) ti
其他
截断值ti的确定：
保证不同相在研究区域内应占据的比例Pi (i=1,2,…n) 分两种情况：
A. 沉积相空间分布具有平稳性， Pi不随位置变化而变化， ti也不随位置变化而变化
③克里金插值法(包括其它任何插值方法) 只产生一个储层模型，因而不能了解和 评价模型中的不确定性，而随机模拟则 产生许多可选的模型，各种模型之间的 差别正是空间不确定性的反映。
（克里金作为部分随机建模方法的基础)
第一节 随机模拟原理
随机模拟以随机函数理论为基础。 随机函数由区域化变量的分布函数
和协方差函数来表征。
B.井位条件化数据的克里金
插值 YC* (x)
C.非条件高斯场的建立 YS (x)
D.观察点处非条件模拟值的 克里金插值 YS* (x)
E.得出模拟残差， 观察点的残差赋为0 YS (x) - YS* (x)
F.得到忠实于井点观察值 的条件模拟实现
YCS (x) YC*(x) [Ys (x) Ys* (x)]
P
Mean
P
St.Dev.
（cdf）
（ccdf）
随机模拟： 从条件概率分布函数（ccdf）中随机地提
取分位数便可得到模拟实现。
序贯高斯模拟 Sequential Gaussian Simulation (SGS) 概率场高斯模拟 P-field Gaussian Simulation
高斯模拟是应用很广泛的连续性变量随 机模拟方法。它适用于各向异性不强的条件 下连续变量的随机模拟。
在实际应用中，若参数 分布不符合正态分布， 则通过正态得分变换将 其变为正态分布，模拟 后再进行反变换。
累计条件概率分布函数（ccdf）的求取：
通过克里金方法，求取某网格的随机变量的 均值和估计方差，并转换为ccdf。
（简单克里金、普通克里金、
具有趋势的 克里金、 同位协同克里金)
（综合地震信息)
概率场模拟
(P-field simulation)
（1）应用n个原始数据，求取各待模拟点的ccdf。
F[x; z (n)]
（2）通过非条件模拟，得到P场实现。
P(l) (x), x D;l 1,L
（3）利用每一个P场实现，从ccdf中抽取可能的实现。
Z (l) (x) F*1[x; P(l) (x) (n)]
随机建模与克里金插值的差别：
①克里金插值为局部估计方法，力图对待估 点的未知值作出最优的、无偏的估计，而不专 门考虑所有估计值的空间相关性，而模拟方法 首先考虑的是模拟值的全局空间相关性，其次 才是局部估计值的精确程度。
②克里金插值法给出观测值间的光滑估值，
对真实观测数据的离散性进行了平滑处理，从 而忽略了井间的细微变化；而条件随机模拟结 果在在光滑趋势上加上系统的“随机噪音”， 这一“随机噪音”正是井间的细微变化，虽然 对于每一个局部的点，模拟值并不完全是真实 的，估计方差甚至比插值法更大，但模拟曲线 能更好地表现真实曲线的波动情况。
相控条件下应用广泛。
建模基本输入：
条件数据 数据均值与偏差 变差函数参数（如变程）
（若为相控建模，还需分相输入上述参数）
2.截断高斯模拟
Truncated Gaussian Simulation (TGS) ----离散变量的模拟
截断高斯随机域属于 离散随机模型，其基 本模拟思路是通过一 系列门槛值截断规则 网格中的三维连续变 量而建立离散物体的 三维分布 。
二点统计学
多点地质统计模拟 （离散） 多点统计学
一、二点统计学随机建模方法
高斯模拟 （连续） 截断高斯模拟 （离散） 指示模拟 （连续/离散） 分形模拟 （连续）
1.高斯模拟
Gaussian Simulation ----连续变量模拟
高斯随机域是最经典的随机函数模型。最 大特征是随机变量符合高斯分布(正态分布)。
F[x1, x2,, xk ; z1, z2,, zk (n)] Pr ob Z(x1) l1,, Z(xk ) lk (n)
P P
参数化建模
P
假定模型类别（如高斯模型），
仅推断模型参数
（如均值函数和协方差函数）
P
非参数化建模
直接推断模型
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
布尔模拟
标点过程 （示性点过程）
基于目标的方法与 建立目标模型（离 散变量模型）的方 法有差别，很多人 混淆了这种差别
基于象元的随机建模方法 (pixel-based) pixel : Picture element， 象元、象素
高斯模拟 （连续）
截断高斯模拟 （离散） 指示模拟 （连续/离散） 分形模拟 （连续）
A
B
C
相
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
A
B
C
相
Mean St.Dev.
随机模拟
随机模拟是一个抽样过程，抽取等可能的、来 自随机模型的各个部分的联合实现。
Z(l) (x) x D,l 1,L,
代表变量Z(x)空间分布的L个可能的实现。 每个实现亦称为随机图象。
（改变种子数，得到多个模拟实现）
条件模拟与非条件模拟
(该图仅为误差模拟示意图。 就截断高斯模拟而言， 图中井位处数值应为N（0，1）
（3）条件化高斯模拟实现的截断处理
1 IFi (x) 0
当 ti1 YCS (x) ti
其它
等价于
x Fi ti1 YCS (x) ti
滨面相的截断高斯模拟
3.指示模拟
Indicator Simulation ----离散变量和连续变量模拟
序贯模拟(sequential simulation)
（1）随机地选择一个待模拟的网格节点； （2）估计该节点的
累积条件分布函数(ccdf)； （3）随机地从ccdf中提取一个
分位数作为该节点的模拟值； （4）将该新模拟值加到条件数据组中； （5）重复1-4步，直到所有节点都被模拟到为止，
从而得到一个模拟实现z(l)(u)
1
P accept e(OnewOold ) t
Onew Onew
Oold Oold
t 类似退火中的温度。温度越高，接受一次不理想 的扰动的概率越大。控制温度（指定退火计划），使 扰动理想，而且模拟实现得到收敛。
•直接用于随机建模 •用于模拟实现的后处理
第三节 随机建模方法
算法及模型
机 模 拟
评价由于资料限制和储层
实 现
复杂性而导致的井间储层
预测的不确定性，以满足
油田开发决策在一定风险
范围的正确性。
储层预测的不确定性评价
（>50%概率）
（>70%概率）
（>95%概率）
储量不确定性评价
将一簇模拟实现用于三维 储量计算，则可得出一簇储 量结果。它不是一个确定的 储量值，而是一个储量分布。
未抽样位置x处，储层属性Z的后验概率分布模型。
对于类型变量，则有：
F[x,k (n)] ProbZ(x) k (n)
连续变量条件累计概率分布函数：
F[x1, x2,, xk ; z1, z2,, zk (n)] Prob Z(x1) z1,, Z(xk ) zk (n)
类型变量条件累计概率分布函数：
（1）相序规律与截断值的确定
如三角洲(平原、前缘和前三角洲)、 滨面相(上滨、中滨、下滨)
空间D，有n种排序的相，F1, F2, … ,Fn
设 Y(x) x D是一个定义在空间D上的平稳高斯随机函数，
均值为0，方差为1，相关函数(h) (h) C(h) / C(0) 1 (h) / C(0)
常用方法：序贯指示模拟 Sequential Indicator Simulation (SIS)
重要基础： 指示变换、 指示克里金
A (100)
B (010)
A (100)
C (001)
求取CCDF
在类型变量的模拟过程中，对于三维空间的每
一网格(象元)，首先通过指示克里金估计各类型
的条件概率，并归一化，使所有类型变量的条件 概率之和为1。
概率场高 斯模拟
(优化算法可用作 后处理)
连续
截断高斯 截断高斯 (优化算法可用作
模拟
模拟
后处理)
离散
概率场指 示模拟
(优化算法可用作 后处理)
离散/连续
分形模拟
(优化算法可用作 连续 后处理)
马尔可夫模拟( 应用迭代算法)
离散/连续
(很少单独使用, 主用作退火后处 离散
理)
基于目标的随机建模方法 (object-based)
误差模拟
(Error simulation)
（1）应用原始数据进行克里 金插值估计，得到估计值 Z*(u)； （2）进行非条件模拟，得到 一个模拟实现Z(1)(u） （ 3 ） 提 取 在 模 拟 实 现 Z(1)(u) 中观察点处的非条件模拟值， 对其进行克里金插值估计，得 到新的估计值Z*(1)(u)。 （4）比较非条件模拟与新的 估计值，得出模拟残差 Z(1)(u)-Z*(1)(u) ， 其 中 ， 观 察 点的残差赋为0。 （5）将模拟残差与原始的克 里金估计值相加，即得到一个 忠实于井点观察值的条件模拟 实现Zc(1)(u)。