油藏三维地质建模原理与方法

油藏三维地质建模原理与方法

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时间:2019-03-17

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1、三维油藏地质建模的原理和方法现代油藏描述以建立定量三维油藏地质模型为最终目标。这是计算机技术在油藏描述中广泛应用的结果,也是提高油藏模拟和开采动态预测精度的要求。由于计算机技术的发展,地质和数学更进一步的结合,以及地质工作本身向定量化的深入发展,使过去只能以各种二维图件来表现油藏地质面貌的传统地质工作方法已逐步被应用计算机技术建立和显示三维的、定量的地质模型所代替,各种建模技术和计算机软件、不断地问世,成为近十几年来油藏描述向油藏表征推进的主要标志。一、油藏地质模型的类别一个完整的油藏地质模型应包括:构造模型:油藏构造形态及断

2、层分布;储层模型:储层建筑结构及各种属性的空间分布;流体模型:储层内油气水分布,即各种流体饱和度分布和流体性质的空间变化。根据油田不同开发阶段的任务,对油藏地质模型的精细程度要求不同,依此通常可以把油藏地质模型分为三类。概念模型:把所描述的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。只追求油藏总的地质特征和关键性的地质特征的描述,基本符合实际,并不追求每一局部的客观描述。这祥的地质摸型可供研究油田开发中的战略指导路线,或进行开采机理研究。静态模型:也称实体模型,把所描述的油藏地质面貌,依据资料控

3、制点实测的数据,加以如实地描述,并不追求控制点间的预测精度。建立这样的地质模型必须有一定密度的资料控制点--井网密度,才有意义。一般是开发井网完成后进行,为油田开发早期生产服务,过去油田实际应用的静态资料即属这一类型。预测模型:预测模型不仅忠实于资料控制点的实测数据,而且追求控制点间的内插外推值有相当的精确度,即对无资料点有一定的预测能力。实际上这是追求高精细度的油藏地质模型,一般为二次采油中后期调整及三次采油实施所需求。依据油藏描述规模的地质模型分类。为配合油藏模拟进行不同开发问题的研究,实际工作经常需要建立不同规模的地质模

4、型,常用的有:①一维单井地质模型②二维砂体剖面模型③二维砂体平面模型④三维砂体模型⑤二维层系剖面模型⑥三维井组模型⑦三维油藏整体摸型⑧二维层内隔层模型⑨三维层内隔层模型二、通常的建模原理和方法地下地质工作中,油藏地质模型建模技术中的关键点,是如何根据已知的控制点资料内插、外推资料点间及以外的油藏特性。根据这一特点,建立油藏地质模型方法可分两大类:确定性的和随机性的。目前通行的软件一般是把整个油藏网块化;先建立井模型,把各井同层位网块等时对比相连建立层模型,以同层位网块高程表征油藏构造特征,以非储层网块分隔的储层网块表征储层的格

5、架,以储层网块中记入各种储层属性的量值表征这些参数空间的分布和非均质面貌。网块尺寸的大小反映模型的粗细程度;属性量值的精度,特别是无资料控制点处的内插外推值的精度则反映模型的精度。1.确定性建模原理及方法(1)确定性建模原理确定性建模方法认为资料控制点间的插值是唯一解,确定性的。传统地质工作方法的内插编图,就属于这一类。克里金作图和一些数学地质方法作图也属这一类建模方法。开发地震的储层解释成果和水平井沿层直接取得的数据或测井解释成果,都是确定性建模的重要依据。11/11克里金方法在地质统计学中已经得到了广泛的应用,从数学角度抽

6、象来说,它是一种对空间分布数据求最优、线性、无偏内插估计量(BestLinearUnbiasedEstimation,简写为BLUE)的方法。较常规方法而言,它的优点在于不仅考虑了各已知数据点的空间相关性,而且在给出待估计点的数值的同时,还能给出表示估计精度的方差。经过多年的发展完善,克里金方法已经有了好几个变种,如普通克里金法、泛克里金法、析取克里金法、对数正态克里金法、协同克里金法、因子克里金法等,这些方法分别用于不同的场合。下面以满足二阶平稳假设时采用的普通克里金法来说明其基本思想。如果为未知常数,则为普通克里金。设是一

7、组离散的信息样品数据。为了估计一个未知值点的值,采用线性估计量为:式中:λi为权系数,Zi为已知点的值。要求出权系数使得为的无偏、最小估计方差的估计量,及普通克里金方差。1.无偏性条件若要使为的无偏估计,即要求因为又因所以要使,就有。2.最优性条件(即估计方差最小条件)估计方差为在无偏条件下,要求出σ2E达到极小的权系数λi(i=1,2,…,n),这是个求条件极值的问题,要用拉格朗日乘数法。令,求F对λi及μ的偏导,并整理得:11/11上式为n+1个方程的普通克里格方程组。该方程组有n+1个未知数和n+1个方程组,因此是有解的

8、。根据克里金方法求得各网格点的估计值后即可以用图形函数库进行编程实现来绘制三维图。(2)储层三维地质建模方法及步骤储层三维建模的步骤:三维建模流程图①数据准备数据来源:岩心、测井、地震、试井、开发动态。从建模内容来看,基本数据类型包括以下四类:坐标数据;分层数据;断层数据;储

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