油藏三維地質(zhì)建模原理和方法

1、三維油藏地質(zhì)建模的原理和方法現(xiàn)代油藏描述以建立定量三維油藏地質(zhì)模型為最終目標。這是計算機技術(shù)在油藏描述中廣泛應用的結(jié)果，也是提高油藏模擬和開采動態(tài)預測精度的要求。由于計算機技術(shù)的發(fā)展，地質(zhì)和數(shù)學更進一步的結(jié)合，以及地質(zhì)工作本身向定量化的深入發(fā)展，使過去只能以各種二維圖件來表現(xiàn)油藏地質(zhì)面貌的傳統(tǒng)地質(zhì)工作方法已逐步被應用計算機技術(shù)建立和顯示三維的、定量的地質(zhì)模型所代替，各種建模技術(shù)和計算機軟件、不斷地問世，成為近十幾年來油藏描述向油藏表征推進的主要標志。一、油藏地質(zhì)模型的類別一個完整的油藏地質(zhì)模型應包括：構(gòu)造模型：油藏構(gòu)造形態(tài)及斷層分布；儲層模型：儲層建筑結(jié)構(gòu)及各種屬性的空間分布；流體模型：儲層內(nèi)

2、油氣水分布，即各種流體飽和度分布和流體性質(zhì)的空間變化。根據(jù)油田不同開發(fā)階段的任務，對油藏地質(zhì)模型的精細程度要求不同，依此通?？梢园延筒氐刭|(zhì)模型分為三類。 概念模型：把所描述的油藏的各種地質(zhì)特征，特別是儲層，典型化、概念化，抽象成具有代表性的地質(zhì)模型。只追求油藏總的地質(zhì)特征和關(guān)鍵性的地質(zhì)特征的描述，基本符合實際，并不追求每一局部的客觀描述。這祥的地質(zhì)摸型可供研究油田開發(fā)中的戰(zhàn)略指導路線，或進行開采機理研究。 靜態(tài)模型：也稱實體模型，把所描述的油藏地質(zhì)面貌，依據(jù)資料控制點實測的數(shù)據(jù)，加以如實地描述，并不追求控制點間的預測精度。建立這樣的地質(zhì)模型必須有一定密度的資料控制點-井網(wǎng)密度，才有意義。一般是

3、開發(fā)井網(wǎng)完成后進行，為油田開發(fā)早期生產(chǎn)服務，過去油田實際應用的靜態(tài)資料即屬這一類型。 預測模型：預測模型不僅忠實于資料控制點的實測數(shù)據(jù)，而且追求控制點間的內(nèi)插外推值有相當?shù)木_度，即對無資料點有一定的預測能力。實際上這是追求高精細度的油藏地質(zhì)模型，一般為二次采油中后期調(diào)整及三次采油實施所需求。 依據(jù)油藏描述規(guī)模的地質(zhì)模型分類。為配合油藏模擬進行不同開發(fā)問題的研究，實際工作經(jīng)常需要建立不同規(guī)模的地質(zhì)模型，常用的有： 一維單井地質(zhì)模型 二維砂體剖面模型 二維砂體平面模型 三維砂體模型 二維層系剖面模型 三維井組模型 三維油藏整體摸型 二維層內(nèi)隔層模型 三維層內(nèi)隔層模型二、通常的建模原理和方法地下地

4、質(zhì)工作中，油藏地質(zhì)模型建模技術(shù)中的關(guān)鍵點，是如何根據(jù)已知的控制點資料內(nèi)插、外推資料點間及以外的油藏特性。根據(jù)這一特點，建立油藏地質(zhì)模型方法可分兩大類：確定性的和隨機性的。目前通行的軟件一般是把整個油藏網(wǎng)塊化；先建立井模型，把各井同層位網(wǎng)塊等時對比相連建立層模型，以同層位網(wǎng)塊高程表征油藏構(gòu)造特征，以非儲層網(wǎng)塊分隔的儲層網(wǎng)塊表征儲層的格架，以儲層網(wǎng)塊中記入各種儲層屬性的量值表征這些參數(shù)空間的分布和非均質(zhì)面貌。網(wǎng)塊尺寸的大小反映模型的粗細程度；屬性量值的精度，特別是無資料控制點處的內(nèi)插外推值的精度則反映模型的精度。 1.確定性建模原理及方法（1）確定性建模原理確定性建模方法認為資料控制點間的插值是唯

5、一解，確定性的。傳統(tǒng)地質(zhì)工作方法的內(nèi)插編圖，就屬于這一類。克里金作圖和一些數(shù)學地質(zhì)方法作圖也屬這一類建模方法。開發(fā)地震的儲層解釋成果和水平井沿層直接取得的數(shù)據(jù)或測井解釋成果，都是確定性建模的重要依據(jù)。克里金方法在地質(zhì)統(tǒng)計學中已經(jīng)得到了廣泛的應用，從數(shù)學角度抽象來說，它是一種對空間分布數(shù)據(jù)求最優(yōu)、線性、無偏內(nèi)插估計量（Best Linear Unbiased Estimation，簡寫為BLUE）的方法。較常規(guī)方法而言，它的優(yōu)點在于不僅考慮了各已知數(shù)據(jù)點的空間相關(guān)性，而且在給出待估計點的數(shù)值的同時，還能給出表示估計精度的方差。經(jīng)過多年的發(fā)展完善，克里金方法已經(jīng)有了好幾個變種，如普通克里金法、泛克

6、里金法、析取克里金法、對數(shù)正態(tài)克里金法、協(xié)同克里金法、因子克里金法等，這些方法分別用于不同的場合。下面以滿足二階平穩(wěn)假設時采用的普通克里金法來說明其基本思想。 如果為未知常數(shù)，則為普通克里金。設是一組離散的信息樣品數(shù)據(jù)。為了估計一個未知值點的值，采用線性估計量為： 式中：i為權(quán)系數(shù)，Zi為已知點的值。要求出權(quán)系數(shù)使得為的無偏、最小估計方差的估計量，及普通克里金方差。1.無偏性條件若要使為的無偏估計，即要求因為 又因 所以要使，就有。2.最優(yōu)性條件（即估計方差最小條件）估計方差為 在無偏條件下，要求出2E達到極小的權(quán)系數(shù)i(i=1，2，n)，這是個求條件極值的問題，要用拉格朗日乘數(shù)法。 令，求F

7、對i及的偏導，并整理得：上式為n+1個方程的普通克里格方程組。該方程組有n1個未知數(shù)和n1個方程組，因此是有解的。根據(jù)克里金方法求得各網(wǎng)格點的估計值后即可以用圖形函數(shù)庫進行編程實現(xiàn)來繪制三維圖。（2）儲層三維地質(zhì)建模方法及步驟 儲層三維建模的步驟：三維建模流程圖數(shù)據(jù)準備數(shù)據(jù)來源：巖心、測井、地震、試井、開發(fā)動態(tài)。從建模內(nèi)容來看，基本數(shù)據(jù)類型包括以下四類：坐標數(shù)據(jù)；分層數(shù)據(jù)；斷層數(shù)據(jù)；儲層參數(shù)數(shù)據(jù)。儲層數(shù)據(jù)又分為以下三種：井眼儲層數(shù)據(jù)；巖心分析和測井解釋硬數(shù)據(jù)：包括井內(nèi)相、砂體、隔夾層、孔隙度、滲透率、含油飽和度等數(shù)據(jù)，即井模型。地震儲層數(shù)據(jù)：主要為速度、波阻抗、頻率等，為儲層建模的軟數(shù)據(jù)。試井

8、（包括地層測試）儲層數(shù)據(jù)：其一為儲層連通性信息，可作為儲層建模的硬數(shù)據(jù)；其二為儲層參數(shù)數(shù)據(jù)，因它為井筒周圍一定范圍內(nèi)的滲透率平均值，精度相對較低，一般做為儲層建模的軟數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成及質(zhì)量檢查數(shù)據(jù)集成是多學科綜合一體化儲層表征和建模的重要前提。集成各種不同比例尺、不同來源的數(shù)據(jù)（井數(shù)據(jù)、地震數(shù)據(jù)、試井數(shù)據(jù)、二維圖形數(shù)據(jù)等），形成統(tǒng)一的儲層建模數(shù)據(jù)庫，以便于綜合利用各種資料對儲層進行一體化分析和建模。對不同數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)進行質(zhì)量檢查也是儲層建模的十分重要的環(huán)節(jié)。為了提高儲層建模精度，必須盡量保證用于建模的原始數(shù)據(jù)特別是硬數(shù)據(jù)的準確可靠性，而應用錯誤的原始數(shù)據(jù)進行建模不可能得到符合地質(zhì)實際的儲層模型

9、。構(gòu)造模型的建立構(gòu)造模型反映儲層的空間格架。因此，在建立儲層屬性的空間分布之前，應進行構(gòu)造建模。構(gòu)造模型由斷層模型和層面模型組成。儲層參數(shù)模型建立在構(gòu)造模型基礎(chǔ)上，建立儲層屬性的三維分布數(shù)值模型。在構(gòu)造模型的基礎(chǔ)上，利用井數(shù)據(jù)和（或）地震數(shù)據(jù)，按照一定的插值（或模擬）方法對每個三維網(wǎng)塊進行賦值，建立儲層屬性（離散和連續(xù)屬性）的三維數(shù)據(jù)體，即儲層數(shù)值模型。模型網(wǎng)塊尺寸越小，標志著模型越細；每個網(wǎng)塊上參數(shù)值與實際誤差值越小，標志著模型的精度越高。模型精度及可信度分析資料豐富程度及解釋精度：資料豐富程度不同，所建模型精度亦不同。對于給定的工區(qū)及給定的賦值方法，可用的資料越豐富，所建模型精度越高。另一

10、方面，對于已有的原始資料，其解釋的精度亦嚴重影響儲層模型的精度。如沉積相類型的確定、測井資料的解釋精度，等等。賦值方法：賦值方法很多，就井間插值（或模擬）而言，有傳統(tǒng)的插值方法（如中值法、反距離平方法等）、各種克里金方法等。不同的賦值方法將產(chǎn)生不同精度的儲層模型。因而，建模方法的選擇是儲層建模的關(guān)鍵。此外，建模人員的技術(shù)水平，包括儲層地質(zhì)理論水平及對工區(qū)地質(zhì)的掌握程度、計算機應用水平及對建模軟件的掌握程度等，也是影響儲層模型精度的因素。建立數(shù)值模型即三維數(shù)據(jù)體圖形顯示主要包括三維圖形顯示、任意旋轉(zhuǎn)、不同方向切片、從不同角度顯示儲層的外部形態(tài)及其內(nèi)部特點，地質(zhì)人員和油藏管理人員可據(jù)此三維圖件進行

11、三維儲層非均質(zhì)分析和進行油藏開發(fā)管理。據(jù)三維儲層模型進行油氣儲量計算主要包括如下研究內(nèi)容：層總體積；儲層總體積以及不同相（或流動單元）的體積；儲層孔隙體積及含烴孔隙體積；油氣體積及油氣儲量；連通體積（連通的儲層巖石體積、孔隙體積及油氣儲量）；可采儲量；儲層數(shù)值模型輸出應用與油藏數(shù)值模擬一般需要對儲層數(shù)值模型進行模型粗化，使細網(wǎng)格的精細地質(zhì)模型“轉(zhuǎn)化”為粗網(wǎng)格模型，使等效粗網(wǎng)格模型能反映原模型的地質(zhì)特征及流動響應。2隨機建模原理及方法所謂隨機建模（Stochastic Modeling）就是以地質(zhì)統(tǒng)計學為基礎(chǔ)，綜合地質(zhì)學、沉積學等學科的現(xiàn)有知識，根據(jù)巖心分析、測井解釋、地震勘探、生產(chǎn)動態(tài)以及露頭

12、觀察等多種來源的已知數(shù)據(jù)，對沉積相單元、巖相、砂體、斷層、裂縫或具體的流動單元的空間分布以及物性參數(shù)在空間的變化性進行模擬，從而產(chǎn)生一系列等概率的儲層一維或多維圖象或?qū)崿F(xiàn)。這些實現(xiàn)表達了儲層各種尺度的變化特征和內(nèi)部結(jié)構(gòu)，是高分辨率的、數(shù)字化的、定量的儲層表征方式，而且易于在計算機上重復產(chǎn)生多個這樣的實現(xiàn)。每個實現(xiàn)都是對現(xiàn)實的合理抽樣，實現(xiàn)之間的差別反映了由于資料缺乏等原因引起的不確定性。（1）儲層隨機建模原理 隨機建模就是對于一個非均質(zhì)場中變量Z(u) 的分布，人工合成反映Z(u) 空間分布等概率的模型過程。如果模擬中，每個實現(xiàn)在它的已知點位置處的值與原來的樣品值一致，則稱之為條件模擬。所謂等

13、概率是指模擬的各個實現(xiàn)，其總體的統(tǒng)計量符合樣品或理論的統(tǒng)計量，這里的統(tǒng)計量是指直方圖、累積頻率圖、變異函數(shù)等。由于對應每個模擬點都有一個分布，所以，對預測值不確定性就有一個定量的描述，可以指出預測值在某一區(qū)間的概率。隨機建模方法承認地質(zhì)參數(shù)的分布有一定的隨機性，而人們對它的認識總會存在一些不確定的因素，因此建立地質(zhì)模型時考慮這些隨機性引起的多種可能出現(xiàn)的實現(xiàn)，供地質(zhì)人員選擇。利用隨機模擬技術(shù)來進行井間橫向預測，能定量地、較真實地反映地質(zhì)參數(shù)在空間的相互影響、分布以及非均質(zhì)性，該技術(shù)已和露頭研究、高分辨率地震一起成為建立三維儲層定量地質(zhì)模型的三大技術(shù)，促進了油藏描述向定量化和精細化方向發(fā)展，同時

14、隨機模擬技術(shù)可用于對斷層帶及斷裂類型的識別和研究。（2）隨機建模方法離散型模型用來描述離散性的地質(zhì)特征，如砂體的分布，隔層的分布，巖石類型的分布等。連續(xù)型模型用來描述儲層參數(shù)連續(xù)變化的特性，如孔隙度、滲透率、飽和度的空間分布。近年來已分別發(fā)展了一些具體算法，并有相應軟件。常用隨機建模技術(shù)表模 型技 術(shù)種類方法算 法離散型模型以目標物體基礎(chǔ)條件模擬 示點性過程法 馬爾科夫隨機域法 截斷高斯法 兩點直方圖法 指標模擬法非條件模擬 布爾法連續(xù)型模型以象元為基礎(chǔ)條件模擬 模擬退火模擬法 順序指標模擬法 分形隨機函數(shù)法 馬爾科夫隨機域法 LU分解法非條件模擬 轉(zhuǎn)帶法隨機模擬的方法有多種，一般按照變量的特

15、征可以分為離散型（巖石類型的變化）和連續(xù)型（孔隙度、滲透率等）兩大類隨機模擬方法。常用的隨機模擬算法有：順序高斯模擬，順序指示模擬，截斷高斯模擬，概率場模擬，分形模擬，布爾模擬，退火模擬，示性點過程模擬，鑲嵌過程模擬等。不同的隨機模擬算法能反映不同的區(qū)域統(tǒng)計參數(shù)和空間特征，而且都有各自的優(yōu)缺點。在實際運用中必須考慮井距與被模擬的幾何形狀大小之間的相對關(guān)系。如果被模擬的幾何形狀較大（相對于井距而言），那么大多數(shù)布爾方法將會陷入隨機形狀與井控制之間的不斷沖突中，因而布爾方法用于稀疏井網(wǎng)更易獲得成功。目前人們通常考慮一種混合建模方法。在建模中，首先采用建立離散模型(主要指沉積相，砂體類型等)的算法，

16、如布爾算法、順序指示離散型變量算法等，接著再用高斯算法，順序指示連續(xù)型變量等算法模擬相帶內(nèi)的巖石物理性質(zhì)，如孔隙度或滲透率的分布，如有必要最后還可以用模擬退火算法進行優(yōu)化。常見隨機模擬方法的比較表隨機模擬方法變量類型適用條件評述分類名稱以目標物體為單元布爾方法離散型可以重復而易描述的形狀，主要用于勘探早期砂體和泥巖夾層描述原理簡單，計算量小，易將沉積學知識溶入模擬中；難于條件化示性點過程離散型可以重復而易描述的形狀，如河道等模擬的結(jié)果直觀上更容易接受，符合地質(zhì)規(guī)律；難以完全條件化，數(shù)學模型復雜以象元為模擬單元順序高斯連續(xù)型變量必須是正態(tài)或多元正態(tài)分布，要計算變差函數(shù)計算速度快，數(shù)學上具有一致性

17、；很難考慮間接信息，要求變量服從正態(tài)分布截斷高斯離散型變量必須是正態(tài)或多元正態(tài)分布適合解決具有排序分布的相組合順序指示模擬連續(xù)和離散型主要用于滲透率和微相的分布，要知道各指示類型的變差函數(shù)能綜合多種信息，適合解決極值分布問題；計算量大，需要推斷很多協(xié)方差函數(shù)模擬退火連續(xù)和離散要構(gòu)造目標函數(shù)，通常都包括變差函數(shù)在內(nèi)能綜合多種信息，是最靈活的隨機模擬方法；計算量大，不易收斂分形隨機模擬連續(xù)型變量具分形特征，如滲透率、裂縫的分布快速和經(jīng)驗性強；難考慮間接信息（3）儲層隨機建模步驟儲層隨機建模主要利用的信息是測井數(shù)據(jù)。儲層隨機建模的過程實質(zhì)上就是把從測井解釋結(jié)果得到的關(guān)于井筒的各種信息，再結(jié)合其它地質(zhì)

18、資料，最后得到對整個油藏空間分布的認識。 在現(xiàn)代油藏描述中，用隨機模擬方法建立隨機模型，一般遵循以下步驟：原始數(shù)據(jù)庫的建立原始數(shù)據(jù)庫，即基礎(chǔ)地質(zhì)數(shù)據(jù)庫，如坐標數(shù)據(jù)、分層數(shù)據(jù)、斷層數(shù)據(jù)和儲層數(shù)據(jù)等。主要用于建立定性的地質(zhì)概念模型，以指導隨機建模的過程；用作模擬的條件限制；模擬參數(shù)（統(tǒng)計特征值）的確定；建立模型的構(gòu)造格架。建立定性的地質(zhì)概念模型根據(jù)原始數(shù)據(jù)庫及其它基礎(chǔ)地質(zhì)資料，建立定性的地質(zhì)概念模型，如沉積相分布模型、砂體連續(xù)性模型等。定性的地質(zhì)概念模型的建立主要是為隨機建模選擇模擬方法、確定模擬參數(shù)、指導實現(xiàn)的優(yōu)選等服務。構(gòu)造建模主要根據(jù)地震等資料，建立研究區(qū)的構(gòu)造模型。應用高分辨層序地層學建立

19、地層的等時間界面，為后續(xù)的骨架模型和物性參數(shù)模型的建立做準備。地層坐標轉(zhuǎn)換儲層形成以后，由于受到構(gòu)造、壓實、剝蝕等一系列地質(zhì)作用，使得儲層變的厚薄不均。而儲層特征的分布及其持續(xù)性和有利方向是沿地層坐標的，并不是笛卡爾坐標。同一地層它的厚度在橫向上有變化，但它代表的時間間隔是一樣的。因此，在進行模擬之前，要進行坐標轉(zhuǎn)換。模擬前把地層厚度轉(zhuǎn)換成時間間隔，模擬時垂向上按時間間隔劃分網(wǎng)格，模擬后再轉(zhuǎn)換成地層厚度。確定模擬輸入的統(tǒng)計特征參數(shù)隨機模擬所需要的輸入?yún)?shù)主要包括兩類：一類為統(tǒng)計特征參數(shù)；一類為條件限制參數(shù)（原始數(shù)據(jù)）。統(tǒng)計特征參數(shù)包括變差函數(shù)（巖性指標變差函數(shù)和巖石物性變差函數(shù)）特征值、概率密

20、度函數(shù)特征值（砂巖面積或體積密度、巖石物性概率密度函數(shù)）、砂體寬厚比、長寬比、分布直方圖等。若應用分形模擬時，尚需輸入分形特征值，如：赫斯指數(shù)（H）、分形變化幅度值（VB）等。在模擬目標區(qū)井點較多的情況下，可通過對原始數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計分析確定工區(qū)本身的統(tǒng)計特征參數(shù)。但是，在井點較少的情況下，一般很難把握儲層性質(zhì)和參數(shù)的地質(zhì)統(tǒng)計特征（尤其是水平方向變差函數(shù)、水平方向分形特征、概率密度函數(shù)）、砂體寬厚比、長短軸比等，因此，必須通過地質(zhì)類比分析，“借用”與目標區(qū)儲層成因類型相同的原型模型的統(tǒng)計特征值，即通過對原型模型的解剖，推導模擬目標區(qū)儲層性質(zhì)（參數(shù)）的地質(zhì)統(tǒng)計特征。建立儲層骨架模型在構(gòu)造模型和地層坐

21、標變換的基礎(chǔ)上，首先建立能夠表征儲層較大規(guī)模非均質(zhì)性的骨架模型。這種非均質(zhì)性主要是由不同地質(zhì)體或不同沉積相的空間分布引起的。根據(jù)地質(zhì)概念模型、研究目的及現(xiàn)有的技術(shù)條件選擇合適的隨機模擬方法。建立儲層物性參數(shù)模型在骨架模型的基礎(chǔ)上，對不同沉積相帶內(nèi)各種物性參數(shù)分別建模。這些模型主要用來表征儲層各地質(zhì)體或沉積相內(nèi)部巖石性質(zhì)小范圍的變化。儲層評價及優(yōu)選隨機模型隨機建?？梢援a(chǎn)生大量等概率的實現(xiàn)，實現(xiàn)之間的差別可以用來對儲層的不確定性進行評價。另外，由于計算時間和費用的限制，往往只選擇幾個實現(xiàn)作為數(shù)模的輸入。因此，需要從生成的大量實現(xiàn)中優(yōu)選幾個有代表性的實現(xiàn)。通常可以根據(jù)以下幾個標準進行選擇：（1）定性

22、的地質(zhì)概念模型；（2）隨機實現(xiàn)的統(tǒng)計參數(shù)與輸入?yún)?shù)的接近程度；（3）抽稀檢驗，根據(jù)模擬實現(xiàn)是否忠實于未輸入模型真實的數(shù)據(jù)和特征進行選擇；（4）模擬實現(xiàn)是否符合生產(chǎn)動態(tài)，可通過簡單的二維油藏數(shù)值模擬或局部的三維數(shù)模的“歷史擬合”情況來進行判別。粗化及作為油藏數(shù)模的輸入由于地質(zhì)模型的網(wǎng)格劃分比較小，數(shù)模要求的節(jié)點數(shù)有限，因此需要對優(yōu)選的實現(xiàn)進行粗化，以便作為油藏數(shù)值模擬的輸入。在粗化過程中應盡量采用各種先進技術(shù)，避免有用信息的損失。3、相控建模原理和方法儲層隨機建模是一項新興的儲層表征技術(shù)，根據(jù)研究精度不同、資料完善程度不同以及開發(fā)需求，隨機建模技術(shù)能夠提供不同精細程度的儲層地質(zhì)模型，受到油藏工程

23、師的親睞。目前，儲層隨機建模技術(shù)已經(jīng)得到充分發(fā)展，并形成一些較成熟、合理的建模策略，在油田應用中取得了良好的效果。相控建模策略就是其中發(fā)展較成熟，應用較廣的建模技術(shù)。儲層物性參數(shù)的分布，一直是油藏描述的關(guān)鍵問題和難點。傳統(tǒng)的方法主要利用有限的井點數(shù)據(jù)，利用克里金技術(shù)進行內(nèi)推外插獲得網(wǎng)絡節(jié)點處的未知數(shù)據(jù)。這種確定性的內(nèi)推外插最優(yōu)無偏技術(shù)在井點很密，數(shù)據(jù)較多的情況下，可以取得較滿意的結(jié)果。但是，在數(shù)據(jù)較少情況下這種插值獲得的結(jié)果與實際差別很大。這是因為一方面它沒有考慮參數(shù)空間結(jié)構(gòu)性和變異性；另一方面它沒有考慮地質(zhì)作用對儲層物性的控制作用。對儲層地質(zhì)研究近年來有了大量的定量研究總結(jié)。越來越多的學者認

24、識到沉積微相對儲層物性參數(shù)有控制作用，沉積物的沉積屬性(成分、粒度等)是影響儲層孔隙度、滲透率等物性參數(shù)的最主要因素。在建立儲層物性模型時加入相的控制，必然使模擬結(jié)果更具合理性和準確性。Damslesh闡述了相控建模的基本思路。首先應用離散隨機模擬方法建立三維沉積相儲層結(jié)構(gòu)模型，然后根據(jù)不同沉積相(砂體類型)的儲層參數(shù)定量分布規(guī)律，分相(或砂體類型)進行連續(xù)變量的隨機模擬，建立三維儲層參數(shù)分布模型。具體步驟如下：首先，利用能夠獲得的有限鉆井的定量資料。研究工區(qū)是否存在沉積微相對物性參數(shù)的明顯控制。在單并相分析基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計方法，統(tǒng)計各微相內(nèi)物性參數(shù)的平均值、均方差列成表格后比較。如果各微相的

25、上述統(tǒng)計參數(shù)表現(xiàn)出明顯的差異，表明沉積微相控制了物性參數(shù)展布，對物性建模時應該加入相的控制。然后，利用序貫指示模擬技術(shù)建立微相的骨架模型。最后，建立各沉積微相的相控模型，使用能夠獲得的有限井的巖心分析或測井解釋定量資料，獲得不同微相物性參數(shù)分布規(guī)律。對不同微相采用高斯模擬技術(shù)建立物性空間分布模型。順序指示模擬方法可以在模擬時對不同的變量采用不同的變差函數(shù)，從而在模擬過程中同時考慮不同變量的各自特點，所以一般選用該方法對微相進行模擬。對于物性參數(shù)，由于順序高斯模擬是應用廣泛的連續(xù)性變量的隨機模擬方法，該方法被認為是模擬連續(xù)型變量的首選方法。因此，針對不同微相采用順序高斯模擬分別進行模擬。下面對這

26、兩種方法分別加以介紹。（1）順序模擬的基本原理順序模擬的基本思路是沿著給定的隨機路徑順序地求取各網(wǎng)格點的局部條件概率分布（lcdf），然后從lcdf中隨機抽取模擬值?；舅惴ㄈ鐖D83所示的。圖9-3 順序模擬算法 隨機地選擇一個還沒有被模擬的網(wǎng)格點。 在該處估計局部條件概率分布（LCPD）。 從LCPD中隨機地抽取一個值。 把新模擬的值包括到條件數(shù)據(jù)集中。 重復步驟，直到所有的網(wǎng)格點都被模擬。實際上，在各種順序過程的唯一重要差別在于估計LCPD的方法。任何一個可以進行LCPD估計的技術(shù)都能當作順序模擬的基礎(chǔ)。例如，多元高斯克里金產(chǎn)生一個LCPD估值，是通過假定它符合典型的鐘形正態(tài)分布并且估計它

27、的平均值和標準方差而得到的。這是圖9-3中所用的方法。在多元高斯克里金用于一個順序模擬過程時，這個算法通常叫作順序高斯模擬。指示克里金是另一種能用來估計LCPD的技術(shù)，使用這種方法，不需要做分布形態(tài)的假設，它通過直接估計低于一系列閥值的概率或直接估計在一個離散類型集中的概率來估計LCPD，當這種方法用于順序模擬時，這個算法通常叫做順序指示模擬。（2）順序指示模擬順序指示模擬既可用于離散變量，又可用于連續(xù)變量的隨機模擬。該方法不需要對原始條件數(shù)據(jù)分布的參數(shù)形式作任何假設，而是在現(xiàn)有資料的基礎(chǔ)上，通過一系列的門檻值把條件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成指示數(shù)據(jù)。根據(jù)各離散變量的指示變差函數(shù)，采用指示克里金法對每個網(wǎng)格點

28、處的局部條件概率分布（LCPD）進行估計。其主要特點是變量的指示變換，指示克里金和順序模擬算法。在進行模擬計算之前，首先要進行指示變換，即根據(jù)不同的門檻值把原始數(shù)據(jù)編碼成0或1的過程。設Z(X)為X處的參數(shù)值對于門檻值為Z0的指示變換可寫成 假定對變量Z進行觀測時外界條件不變，對變量Z進行n次觀測，得到Zi (i=1,2,×××n)。當n值較大時，可以用Zi<Z0的個數(shù)與n的比值來表示變量Z<Z0的概率。在實際地質(zhì)研究中，在某一點上對變量一般只取一個觀測值。通常我們已經(jīng)假定隨機過程是二階平穩(wěn)的。因此，當樣本容量n較大時，我們可以利用Zi (第i個樣本的

29、變量值）£Zo的個數(shù)與樣本容量n的比值來表示變量Z£Zo的概率，即對于類型變量，同樣可進行指示變換，對于模擬目標區(qū)內(nèi)的每一類相，當它出現(xiàn)于某一位置時，指示變量為1，否則為0（即出現(xiàn)其它相類型時，該相的指示值為0）。指示值也可以是地質(zhì)家的解釋和推斷，因此，可把不同種類和精度的信息都轉(zhuǎn)化成1和0的數(shù)據(jù)，從而可以進行數(shù)據(jù)綜合。順序指示模擬采用指示克里金來估計LCPD，指示克里金不同于其他克里金方法，它主要用作指示預測。該方法通常取待估樣品周圍一定范圍內(nèi)的樣品來進行估計，根據(jù)樣品的相對間位置及承載的大小而賦予不同的權(quán)值。此時，上式可以寫成其中 為預測的量，為權(quán)值，它可通過解下列方程

30、組求得就某一位置來說，對于每一個門檻值都對應著一個方程組。在變量Z的變化范圍內(nèi)，我們可以用K個門檻值對該范圍離散化，因此要求解K個方程組才能求出離散的累計分布函數(shù)，對于之間的累計分布函數(shù)值可以用線性插值等插值方法求得，這樣就求出了待估處的局部條件概率分布。離散變量的模擬應用順序指示模擬對K個離散變量進行條件模擬，可按以下步驟進行： 將離散變量進行指示變換，變換成指示變量。設是的指示值，當時為1，否則為0。所有的樣品均保證K個離散變量是相互排斥的，即保證下列關(guān)系式成立。 計算每種指示變量的指示變差函數(shù)，如果原始數(shù)據(jù)有叢聚效應時應先進行數(shù)據(jù)去叢聚效應處理。 進行順序模擬，模擬的主要步驟如下：a.確定隨機訪問每個網(wǎng)格節(jié)點路徑。指定估計網(wǎng)格點的鄰域條件數(shù)據(jù)（包括原始y數(shù)據(jù)和先前模擬的網(wǎng)格節(jié)點的y值）的個數(shù)（最大值和最小值）。b.對指示變量應用指示克里金來估計該節(jié)點處的變量類型屬于的概率。例如當采用簡單指示克里金時，在節(jié)點u的概率為：式中是通過推斷得到的指示協(xié)方差類型簡單克里金的邊緣頻率。權(quán)系數(shù)由使用具有指示協(xié)方差的簡單克里金方程組給