多点地质统计学算法Snesim参数敏感性分析

Snesim是第一个被应用到油田储层建模中的多点地质统计学算法。文中以弯曲河道作训练图像,对该算法建模过程中常涉及到的参数(如目标边际分布与伺服系统参数、搜索半径与搜索角、旋转角与仿射率,以及多重网格层数等)进行敏感性分析。分析结果表明:当目标相比例值与训练图像边际概率值接近时,模拟结果较合理;增大伺服系统参数可使模拟结果的边际概率接近目标相比例,但伺服系统参数设置过高将降低河道连续性;搜索邻域应与模拟维度相适应;局部旋转角和仿射率可将训练图像中的平稳与非平稳信息融合起来,用于趋势模拟;多重网格模拟中,网格层数取决于最大尺度结构信息的大小。以上认识可为利用Snesim算法进行储层建模提供一定的指导。

SNESIM和FILTERSIM算法在矿体建模中的比较研究

现有矿体建模过程需要大量人工干预且结果易出现自相交等问题。为了提高建模的质量和效率,将油气藏领域多点地质统计学随机建模方法应用于矿体建模领域。用多点地质统计学中成熟的SNESIM和FILTERSIM算法来模拟一个合成的矿体模型,并以地质学家圈定的结果作为参考,以此来评价这两种算法的适用性。研究结果表明:多点地质统计学建模方法自动化程度更高,无需过多人工干预;SNESIM和FILTERSIM算法均能重现复杂矿体的典型特征;SNESIM算法的模拟结果随机性更强,模拟结果“噪音”过大;而FILTERSIM算法的模拟结果连续性更好且各类属性的占比均与钻孔数据以及训练图像相近,更具有代表性。

基于FILTERSIM算法的油藏沉积微相模拟研究

为了解决复杂油田沉积微相传统模拟算法无法体现油藏连通性的特性,在对传统建模方法综合分析的基础上,利用FILTERSIM算法,对Stanford V沉积相进行了实际建模,并在建模中结合了地震数据,将模拟结果与SNESIM算法进行了比较。研究结果表明,在河流相储层建模中,该方法能够在较少的内存占用下实现与SNESIM算法相近的模拟效果,同时FILTERSIM算法还具有时间复杂度低、可以模拟连续参数等优点。

多点地质统计学在三角洲相储层建模中的应用

基于两点统计的序贯指示模拟方法是一种常用的相建模方法,在少井的情况下刻画变量空间相关性的变差函数较难求取。多点地质统计学建模方法通过扫描训练图像获取变量的空间相关性,能够充分利用地质学家的经验,为少井条件下相建模提供了一种有效手段。介绍多点地质统计学的基本理论及常用的单一平衡方程模拟(SNESIM)算法,利用Snesim算法在南海北部湾盆地X井区进行实例研究,并与序贯指示模拟结果进行对比。结果表明,在三角洲储层沉积相建模中,该方法在刻画砂体形态上比传统的建模方法更具优越性。

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。

多点地质统计学储层建模方法研究

储层建模中的一个新的突破就是使用了多点统计下的训练图像。训练图像是储层分层或地层时段的构造图像,它代表了一次独立发生在实际位置所有相关的事件(例如,相)。本文主要介绍了多点统计方法的概念和snesim算法,以及未来的研究方向。