JASON培訓(xùn)教材

1、Jason 軟件培訓(xùn)資料Jason軟件集合了油氣勘探開(kāi)發(fā)不同階段的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和油氣藏描述技術(shù)，它致力于各種資料、各種認(rèn)識(shí)的全面綜合，提供符合各種資料、各種認(rèn)識(shí)的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和油氣藏描述結(jié)果。指導(dǎo)油氣藏的勘探和開(kāi)發(fā)，提高鉆井成功率，降低風(fēng)險(xiǎn)主要模塊序號(hào)軟件模塊功能描述1Enviroment-plus運(yùn)行環(huán)境及分析工具集總了 JasonJason 的運(yùn)行環(huán)境，各種分析工具和各種輔助性模塊。如數(shù)據(jù)加載顯示、（2D2D、3D3D）分析解釋、井編輯、合成記錄標(biāo)定、交繪圖、制圖等。EnvironmeniPlus運(yùn)行環(huán)境及分析工具地質(zhì)握架模型哂他網(wǎng) ets 子波估菖地震反演精細(xì)儲(chǔ)層耐翻觸11100地質(zhì)統(tǒng)計(jì)模擬Qt

2、tWJUOIMHl數(shù)據(jù)分析變換工具Largo側(cè)井曲線處理分析工具彈性反演Wlmcua速度建模Jason 地學(xué)綜合研究平臺(tái)2EarthModel地質(zhì)框架模型創(chuàng)建一個(gè)由地震坐標(biāo)描述的、融合了構(gòu)造（層位、斷層）、地質(zhì)/沉積模式、測(cè)井信息和初始權(quán)重分布的， 用于儲(chǔ)層/油藏定量描述的地質(zhì)框架模型。3Wavelets子波估算提供用于合成記錄標(biāo)定和反演的地震子波估算和理論子波計(jì)算的工具，在單井多井、或無(wú)井的情況下，都可以由單道或多道地震信息估算出最佳子波。4Invertrace/Invertrace-plus地震反演在地質(zhì)框架模型和測(cè)井資料控制約束下進(jìn)行地震反演并利用反演聲阻抗實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)層/油藏的描述和預(yù)測(cè)。5

3、InverMod測(cè)井反演在地質(zhì)框架模型控制下，用地震資料作約束，以測(cè)井資料為主體的儲(chǔ)層/油藏描述和預(yù)測(cè)。6StatMod地質(zhì)統(tǒng)計(jì)模擬以地質(zhì)框架模型、測(cè)井和地震資料為基礎(chǔ)，以層為單位， 利用儲(chǔ)層/油藏參數(shù)的空間分布規(guī)律和空間相關(guān)性進(jìn)行隨機(jī)模擬/隨機(jī)反演。獲得一組等概率的儲(chǔ)層/油藏參數(shù)模型。7FunctionMod數(shù)據(jù)分析變換工具利用系統(tǒng)預(yù)定義或用戶自定義的函數(shù)（表格）將3 3 維、2 2 維和 1 1 維數(shù)據(jù)變換生成新的數(shù)據(jù)。Jason軟件是一套綜合應(yīng)用地震、測(cè)井和地質(zhì)等資料解決油氣勘探開(kāi)發(fā)不同階段儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和油氣藏描述實(shí)際問(wèn)題的綜合平臺(tái)。其中子波估算（Wavelets）和層位標(biāo)定、地質(zhì)框架模型（

4、Earthmodel）、地震反演（Invertrace、InvertracepluS）、測(cè)井反演（Invermod）、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)模擬（Statmod）和數(shù)據(jù)分析變換（Functionmod）是主要模塊和關(guān)鍵技術(shù)。下面根據(jù)實(shí)際工作步驟來(lái)介紹Jason軟件的主要模塊和關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用注意事項(xiàng)。一、數(shù)據(jù)加載數(shù)據(jù)加載順序?yàn)榈卣鹨粚游灰粶y(cè)井一其它（如人文、子波等）；輸出可根據(jù)需要有選擇性地輸出。注意事項(xiàng)：地震數(shù)據(jù)類型（是2D還是3D）、線道號(hào)和XY坐標(biāo)在SEG-Y道頭中的正確位置、輸入數(shù)據(jù)的字節(jié)數(shù)（至少為16位）。井?dāng)?shù)據(jù)輸入文件的格式與所選的格式模板文件必須一致包括輸入文件本身的聲波和密度的單位（us/ft

5、,us/m,g/cm3,kg/m3）、模板文件中深度的類型（測(cè)量深度、TVD等）和單位（m,ft等）。二、子波估算和層位標(biāo)定技術(shù)這 部 分 工 作 是 通 過(guò)Modeling下 的Wavelets 和Analysis下 的Welllogeditingandseismictie兩個(gè)模塊完成的。通過(guò)子波估算和井曲線編輯的交互迭代，由井旁地震道和井中的阻抗曲線估算出與地震最佳匹配的地震子波。并實(shí)現(xiàn)子波估算、合成記錄的制作和層位標(biāo)定。其技術(shù)特點(diǎn)是：同時(shí)估算子波的振幅譜和相位譜；子波估算和層位標(biāo)定同時(shí)完成；方法多樣，可處理有井和無(wú)井、單井和多井、直井和斜井；質(zhì)量控制手段多樣。子波估算和層位標(biāo)定技術(shù)的方法

6、如下：1）計(jì)算理論子波（如Ricker）（Wavelets-Edit-Createsyntheticwavelet.）2）生成波阻抗（AI）曲線（We1110geditingandseismictieCalculateAI）。3）用理論子波和AI曲線在Welllogeditingandseismictie中生成合成記錄,用ShiftallinMD移動(dòng)測(cè)井曲線（即合成記錄）使得合成記錄的主要同相軸與地震的對(duì)齊。將移動(dòng)后的曲線存為新井。4）在Wavelets的Input中， 選擇3）中的新井， 給定合適的時(shí)窗范圍， 利用Wavelets中的Estimate下的Estimatewaveletampl

7、itudeandphaespectra模塊，根據(jù)井曲線中的AI曲線和井旁地震道估算子波。5）回到Welllogeditingandseismictie中，選擇4）中估算的子波生成新的合成記錄。在時(shí)間曲線的控制下，編輯測(cè)井曲線（拉伸/壓縮等）使得更多的同相軸對(duì)齊，將經(jīng)過(guò)編輯的曲線再存為新井，再返回到4）。重復(fù)4）和5）直到獲得最佳的子波和最佳的匹配。這時(shí)用于反演和制作合成地震的子波以及井的時(shí)深關(guān)系就算確定（如圖1）圖1子波估算和井曲線編輯交互迭代過(guò)程對(duì)于多井，可以用1）-5）的方法估算每口井的子波和確定時(shí)深關(guān)系，然后再用平均子波對(duì)每口井的標(biāo)定結(jié)果和時(shí)深關(guān)系進(jìn)行調(diào)整；也可以選一口井孔環(huán)境和曲線質(zhì)量

8、較高的井，用1）-5）的方法估算一個(gè)最佳子波，再將這個(gè)子波用于其它井并使合成記錄與地震記錄達(dá)到最佳匹配在這一交互迭代的過(guò)程中， 要注意以下幾點(diǎn)：Wavelets中的時(shí)窗選擇對(duì)子波影響極大，EHimatEwave匝日用pl仙曲andphase5想fraWJlLSEr4.TnaIhLIaiimkL-一一=Plnfiraidnet:*(LudLt.2,ull)atlriH森P-Inpdtfiee#(Lii44.u2+ull)*IBV*Functimswu,上LlUFput網(wǎng)埠時(shí)快儲(chǔ)rLW里*1*1PanelLLrtPrint*曬DrjN.LoaMlShift1呼5MJ否ShiftallinHDflM

9、welltopHH1EL 吐aw曰血中121子波估算21MlitopariiftuelltapIbUrfiairrJiLilHIWT0TIdPtHNrallaakMLKi*wvelfclFrLoTMMIIELLLEA,IPdll1口臚h-id-vjMlrt 時(shí) t子波EribxtWILE.for*rnIH山SEJHrdlKeUn*uflatf11sli子波估算LwifttiAepndML 再 Lim4Mlrt-EMdMKCWtw-wissm窯IEiW?M1.1.I1.i惴訕灌it:s1aa1iWIB，妙妙*?M）瑞收“J*1、b硼，、舉111+1 號(hào)射i|便|川1!11回1可小:保存編輯后的井

10、StreUii/aquMze11in血P-lHpCLagdistance圖4變異函數(shù)LUBJHGUEA2隨機(jī)模擬(StatMod-Modeling)StatMod-Modeling就是要利用確定性信息(測(cè)井、地震、地質(zhì)等)和由StatMod-Analysis導(dǎo)出的不確定性地質(zhì)統(tǒng)計(jì)信息來(lái)創(chuàng)建3D儲(chǔ)層/油氣藏模型?？捎玫募夹g(shù)包括：1）Kriging2）SequentialSimulation3）SequentialIndicatorSimulation4）GeostatisticalInversion或者它們的組合。要強(qiáng)調(diào)的是， 在運(yùn)行StatMod-Modeling之前， 必須要用StatMod

11、-Analysis獲得要模擬層的屬性、巖性的變換和變異函數(shù)。關(guān)于每種方法所需的輸入?yún)?shù)如卜表。模擬方法確定性信息不確定性信息GaussianSimulationsolidmodel、layersprimarydatalithologymasks（可選卜 tracegateTransformforprimarydataVariogramforprimarydataGaussianco-SimulationSolidmodel、layers、primarydata、Secondarydata、lithologymask（可選卜tracegateTransformforprimarydataTran

12、sformforsecondarydataVariogramforprimarydataVariogramforsecondarydataGaussiancollocatedco-simulation同 Gaussianco-simulationTransformforprimarydataTransformforsecondarydataVariongramforprimarydataCorrelationcoefficentofprimaryandsecondarydataTresholdIndicatorsimulationsolidmodel、layersprimarydata、（應(yīng)為

13、門(mén)檻區(qū)間分類數(shù)據(jù)）lithologymasks （可選卜 tracegateThresholdvariogram/variogramIndicatorsimulationsolidmodel、layerslithologydata、tracegateIndicatorvariogramLithologyprobability（constantvalue）Indicatorsimulationwithtrend同上IndicatorvariogramLithologyprobability（horizonormodel）RunInversionsolidmodel、layersprimaryda

14、ta、lithologymasks（可選卜 seismicdata、Wavelet、conversiontable、tracegate、TimegateTransformforprimarydataVariogramforprimarydata注：solidmodel地質(zhì)框架模型，來(lái)自modelbuilder。layers由modelbuilder中frameworktable所定義。primarydata一要模擬的參數(shù)（如孔隙度），但分布稀疏，多為井?dāng)?shù)據(jù)。lithologymask一只對(duì)所選巖性中的參數(shù)（如砂巖中的孔隙度）進(jìn)行模擬。secondarydata指與primarydata相關(guān)的參

15、數(shù)，但分布密集，多為地震反演波阻抗數(shù)據(jù)。Lithologydata一指巖性曲線。LithologySimulation(IndicatorSimulationwithtrend)DefinethetrendmodelswhichdefinetheoccurrenceprobabilityofsandandshalebasedonAI.DeterminetheVariogramfunctiontofittherealdataUseIndicatorSimulationtogetequalprobabilitylithologymodels.UseFunctionModtogeneratethec

16、onfidentmodelbasedontheequalprobabilitylithologymodels.Usedifferentcutoffvaluestogetlithologymodelswithdifferentconfidence.?DefinethetrendmodelswhichdefinetheoccurrenceprobabilityofsandandshalebasedonAI1Determinethemax./min.AIvaluestodefinecleansandorshale(Analysis-CrossplotsandHistogram).2Determine

17、theprobabilityofsand/shaleoccurrenceinoverlapzone(Createoredittable)3UseFunctionModtotransferAImodeltoprobabilitymodel.?DeterminetheVariogramfunctiontofittherealdata1Checkthewelllogtomakesuretherearethelithologylogsinallavailablewell.Ifnot,pleasecreateorinput(FunctionModorDataLinks)2UseStatMod-Analy

18、sisModuletogenerateVariogramfunction.a. Determinethelayeryouareinterested.Selectreasonablesamplerate.b. DataforVariogramSample-Primarydata(welllogdata,modeldata,horizondata).Wecangetthescatterplottodescribethevariogram.c. Useamathematicalfunctiontofitthescatterplot(Functiontype,Sill,Range).Collocate

19、dCo-Simulation(PropertySimulation)?DeterminetheHistogram(Transform)Variogramfunctionbasedontherealdata?Determinethecorrelationcoefficientofprimary(e.g.,porosity)dataandsecondary(e.g.,AI)data.(UsingStatMod-Analysis)?UseCollocatedCo-Simulationtogetequalprobabilitymodelsofprimarydata.(UsingStatMod-Modeling)?UseFunctionMo