基于三维训练图像的多点地质统计学岩相建模

针对多点地质统计学算法在三维区块模拟中获取合适的训练图像较为困难的问题,尝试用多点地质统计学方法建立了马岭油田长821小层的三维岩石相模型。首先介绍了多点地质统计学的基本原理和方法;然后结合已有的地质认识和相关的文献等资料建立了各岩相的空间接触关系,并对砂岩含量属性图阀值化建立起了研究区长821小层的训练图像;最后以井上解释的岩相数据为硬数据,各岩相比例统计成果为软数据,利用多点地质统计学中的Snesim算法实现了对长821小层的岩石相建模,并通过一系列模型检验方法对训练图像的维数、各岩相比例进行了对比分析;研究结果表明:在各岩相比例合适的前提下,采用阀值化方法获取的三维训练图像使多点地质统计学能更好的适应本区的岩石相建模,再现不同岩相砂体的复杂空间分布特征,为马岭油田有效储集砂体的预测提供了新的解决手段,对马岭油田的进一步开发具有重要指导意义。

多点统计学储层随机建模进展

储层随机建模已经成为精细油藏描述的核心技术。Snesim算法是目前主流的多点随机模拟算法,介绍了它的主要原理、模拟流程及未来发展趋势。目前,多点地质统计学随机模拟虽然有缺点,但通过加强在算法和理论上的研究,多点统计算法会成为未来储层随机建模的主流。

多点地质统计学在滨海相储层建模中的应用

多点地质统计学方法是应用"训练图像"来代替变差函数并采用序贯算法进行随机模拟,综合了基于像元方法的易忠实于条件数据和基于目标方法的易再现目标几何体形态的优点。在对传统的随机建模方法进行综合对比分析基础上,介绍了多点地质统计学的基本原理和方法,并应用该技术首次对南海西部珠江口盆地某区块新近系珠江组一段滨海相储层进行了多点地质随机模拟。结果表明,该方法比传统的随机建模方法更能再现储层空间结构特征,更具有优越性。最后,讨论了多点地质统计学方法目前仍存在的问题和改进的方法。