深水浊积水道多点地质统计模拟——以安哥拉Plutonio油田为例

为对西非安哥拉Plutonio油田渐新统O73砂层组深水浊积水道分布进行模拟,基于浅层高频地震资料,对浅层水道沉积的形态特征及规模进行定量研究,通过相似性类比,用于指导油田深层单一水道砂体规模统计,然后建立定量化三维训练图像,最后利用多点地质统计学Snesim算法进行深水浊积水道分布模拟,并利用实钻井资料进行验证。研究表明:研究区浅层单一水道宽度、深度呈线性正相关关系,弯曲度与陆坡坡度呈指数负相关,单一水道砂体平均厚度13 m,平均宽度162 m。通过高精度梯度阻抗反演,提取浅层水道目标地质体作为深层水道定量化三维训练图像,采用Snesim算法进行随机模拟,深层浊积水道模拟结果忠实于井点数据,且水道砂体的平面形态、发育规模以及叠置关系具有受训练图像定量约束的特点,能够再现水道以及水道与天然堤间的空间结构与几何特征。

裂隙网络生成的随机模拟研究

网络裂隙介质的刻画是水文地质研究领域最具挑战性的难题之一。介绍布尔模拟和多点地质统计两种生成裂隙网络的随机模拟方法基础上,分别利用布尔模拟和多点地质统计方法对某一典型裂隙介质网络进行随机模拟,并通过与真实裂隙场的迹长、走向等几何参数的对比评价其模拟精度。结果表明,两种随机方法都能实现对裂隙结构特征的近似刻画,其模拟误差均在10%以内。相对来说,布尔模拟对裂隙迹长的模拟精度更高,多点地质统计模拟对裂隙走向的模拟效果更好。同时,布尔模拟较多点地质统计模拟对裂隙的已知数据要求更高。裂隙网络的随机模拟为准确刻画裂隙介质中的地下水流运动及污染物运移提供了现实可能性。