1、多点统计建模中确定训练图像的研究摘 要：多点统计建模都需要借助于“训练图像” ，它是多点地质统计的输入参数，其准确性是建模成功的关键。本文探讨了多点统计建模中训练图像的作用，利用三维训练图像进行建模所得模拟结果比较符合已有的地质研究。 关键词：地质建模 多点地质统计学 训练图像 目前，在最大限度地挖潜老油气田和高效开发新区油气藏的过程中面临着一个重要的挑战，就是如何将地震数据有机地加入储层地质模型之中，充分利用地震资料与井资料分别在平面和纵向上具有高密度采样的特点，发挥地质统计学对多学科专业知识的综合能力，使得储层地质模型在地震资料的约束作用下， 储层特性不仅在井周围纵向上具有高分辨率，保持测
2、井和岩心测量的储层变化特征。同时又能反映出在地震数据中观测到的大尺度结构和储层连续性，在平面上也具有较高精度的展布，实现高精度储层地质建模。传统的地质统计学是以变异函数为工具，研究在空间上具有随机性、结构性的自然现象的学科。然而，变异函数只能反映空间中两点之间的相关性，不能充分描述出复杂几何形状的砂体，如河道砂在空间中的连续性和变异性。而多点地质统计学着重表达多点之间的相关性，弥补基于变异函数的地质统计学方法的不足，是目前国际前沿研究方向。 一、训练图像 多点统计方法都需要借助于“训练图像” ，它是多点地质统计的输入参数，其准确性是建模成功的关键。训练图像就是能够表述实际储层结构、几何形态及其
3、分布模式的数字化图像。对于沉积相建模而言， 训练图像相当于定量的相模式，反映微相的定量分布模式。它不必忠实于实际储层内的井信息，而只要求反映储层变化的空间结构性， 是一种先验的地质概念。其作用相当于两点统计学中的变异函数。 由于储层具有不同尺度的非均质性，可以产生不同分辨率的训练图像。针对研究变量的类型（离散或连续）也可以对训练图像进行分类，例如沉积相是离散型的，而物性参数，如孔隙度，渗透率或其它的岩石物性是连续型的。在实际应用中，训练图像必须是三维的，这样才可以全面反映出沉积在横向上的迁移和垂向上的加积模式。针对研究区的特点，训练图像可以通过以下四种方法来绘制：砂体等厚图方法；地质认识方法；
4、人工划相方法；示性点过程方法。 二、二维和三维训练图像 二维训练图像就是在纵向上没有变化，比如人工划相图，因此二维训练图像又称为伪三维训练图像。二维训练图像在纵向上不能反映河道微相的加积，在横向上也不能反映各沉积微相的迁移。因此二维训练图像比不能很好的反映沉积构型。在三维训练图像中，可以反映各微相在横向上的迁移和垂向的加积，能够很好的反映沉积体的空间结构。因此在实际应用中多使用三维训练图像。 三、结论 多点地质统计学的发展迄今已有 20 多年的研究历史，而真正作为一种可实用的随机建模方法则是在 Strebelle 提出了搜索树的概念及SNESIM 算法之后 迄今为止，还出现了 SIMPAT 方
5、法和 FILTERSIM 方法等多种算法，但这些方法都未成熟，尚需进一步改进并加以完善，多点地质统计学随机建模方法中，训练图像仍需进行深一步的研究。 1.在决定接受一个训练图像以前，应该判断它是否是平稳的。判断一个训练图像是否平稳没有绝对的标准，常常具有主观性。值得注意的是，训练图像必须是平稳的，然而实际的油藏大多数是非平稳的，也就是说，它们的的沉积模式依赖特定空间位置而且是非重复的。这是由沉积过程中的非均质性和各向异性所决定的。因此，为了减少平稳性的限制，可以加强算法研究，增加地质约束。 2.进行多点统计建模时，三维训练图像所得的模拟结果比较符合已有的地质研究。但是，获取三维训练图像具有相当
6、大的难度，一般对于三维训练图像，可以先建立一个二维的，然后结合砂泥岩比例曲线得到三维的训练图像。三维训练图像还可以通过示性点过程模拟得到。 参考文献 1王家华，张团峰.油气储层随机建模M.北京：石油工业出版社，2001：119-143. 2王家华.迎接油气储层建模理论、应用的大发展-从 2007 年国际石油地质统计学大会谈起J.地学前缘，2008，15（1）：16254. 3李桂亮，王家华.多点地质统计学储层建模的实用展望J.国外油田工程，2009，25（11）：12. 4Andrew Clark S.Challenges for Horizontal Well Placement Optim
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