04_RockMod叠前地质统计学反演

RockMod
叠前地质统计学反演
地质统计学参数分析 （概率密度函数、 概率密度函数、变差函数） 变差函数） 地质框架模型
地震数据和子波 地貌、 地貌、地况
地质趋势体
测井、 测井、岩石物理和 岩心测量数据
所有输入数据 交集的解空间
生产数据 孔隙度实现
岩性实现

RockMod
RockModTM 已经成为Fugro-Jason向客户提供反 演和油藏描述项目服务的核心技术。RockModTM 是基于Jason成立至今20年所积累和研发的第六代 反演算法。 长期以来，Fugro-Jason 项目服务的思想是将与油 藏特征相关的、尽可能多的数据和信息整合到统 一的地学模型中。RockMod 技术将分角度叠加的 多数据体反演与地质统计学反演集成到同一反演 引擎中，其构建的油藏地质模型无论在细节上还 是在精度上均达到前所未有的高度。 RockMod是受已有数据约束的地震反演和油藏地 质建模工具。该技术应用马尔科夫链-蒙特卡罗模 拟方法，构建一系列高分辨率的油藏模型。 RockMod所构建的模型以各种类型的输入数据为 基础，包括叠前地震振幅信息、测井数据、岩石 物理响应及反映储层分布、形态、厚度和横向延 伸情况的地质信息。
在墨西哥湾Marco Polo油田使用RockMod 所构建的高分辨率地质体模型，在形态上 和横向连续性方面都与地质背景相吻合
纵波速度体
横波速度体
密度体
马尔科夫链-蒙特卡罗算法（ 蒙特卡罗算法（MCMC）
马尔科夫链-蒙特卡罗算法MCMC可以根据实际的 概率分布得到统计意义上正确的随机样点分布， 该计算过程是通过与优化算法（如变化梯度法） 类似的增量调整方式实现全局优化的。此外，该 算法还具有快速收敛能力。
RockMod的技术优势
• RockMod所构建的油藏地质模型的分辨率更 高，达到了地震分辨率的四倍，并且还可以精 确到“公里”的精度。 • 信息协同（地质统计信息和其他关联信息）方 式使分辨率显著提高，对于细节的描述远远超 过地震带宽的限制。 • RockMod 所输出的岩性结果数据体可直接在油 藏单元内进行“自动解释和地质体检测”，并且能 够方便地随新井的加入，对模型进行更新。 • RockMod 能获得精细地质模型，对油气勘探、 开发决策风险的认识更加直观、可靠。
应用RockMod技术在墨西湾Marco Polo 油田获得的孔隙度的分布情况