Petrel建模讲座.ppt

模型的合理粗化 由于计算机性能对限制，常规的黑油模型网格节点不超过30万个，必须用等效的粗网格去替代精细模型中的细网格。并使该等效粗网格模型能反映原模型的地质特征及流动相应。 孔隙度、饱和度、净/毛比为标量，简单算术平均就可以达到目的。 最困难的是渗透率的粗化，也是油藏数值模拟最关心的地质属性。渗透率是标量，粗化方法很多，包括各种平均方法（算术、调和、几何、指数、调和－算术、算术－调和），归一化，流动模拟法（对角张量和完全张量方法）等。一般地，可首先应用调和－算术平均法、算术－调和平均法分别进行渗透率的粗化计算，如果两者很接近，则应用几何平均值即可；如果两者有较大的差别，则可考虑用归一化方法或者指数平均法，如果时间允许的话，最好用对角张量法或者完全张量法。 * Good morning everyone. Thank you for attending CNOOC Limited’s Board of Directors meeting. 这种方法承认控制点以外的储层参数具有一定的不确定性，即具有一定的随机性。因此采用随机建模方法所建立的储层模型不是一个，而是多个，即针对同一地区，应用同一资料、同一随机模拟方法可得到多个模拟实现(即所谓可选的储层模型)。 对于每一种实现(即储层模型)，所模拟参数的统计学分布特征与控制点参数值统计分布特征是一致的，即所谓等概率。 针对同一地区，应用同一资料、同一随机模拟方法可得到多个模拟实现 。 各个实现之间的差别则是储层不确定性的直接反映。如果所有实现都相同或相差很小，说明储层模型中的不确定性因素少，否则说明不确定性大。 据此可了解由于资料限制而导致的井间储层预测的不确定性，以满足油田开发决策在一定风险范围的正确性。 储层非均质表征及不确定性评价 储量不确定性评价 三维储层建模的重要意义之一是储量计算，即应用三维网格计算储量，而不仅仅是根据平面图及对应的平均值来计算。 由于随机建模可给出一系列实现，即针对同一地区，应用同一资料、同一建模方法建立多个储层地质模型。 将这些实现用于三维储量计算，则可得出一簇储量结果。它不是一个确定的储量值，而是一个储量分布。通过这一分布，我们可以更客观地了解地下储量，从而为开发决策提供重要的参考依据，保证油田开发决策在一定风险范围内的正确性。 随机模拟以随机函数理论为基础。 随机函数由一个区域化变量的分布函数和协方差函数(或变差函数)来表征。 随机模拟的基本思想是从一个随机函数Z(u)中抽取多个可能的实现，即人工合成反映Z(u)空间分布的可供选择的、等概率的高分辨率实现，记为｛Z(l)(u)，uA},l=1,…,L, 代表变量Z(u)在非均质场A中空间分布的L个可能的实现。 二、随机模拟原理 条件模拟与非条件模拟 若用观测点的数据对模拟过程进行条件限制，使得观测点的模拟值忠实于实测值（井数据、地震数据、试井数据等），就称为条件模拟； 否则为非条件模拟。 随机模拟与克里金插值法有较大的差别，主要表现在以下三个方面： ①克里金插值法为局部估计方法，力图对待估点的未知值作出最优(估计方差最小)的、无偏(估计值均值与观测点值均值相同)的估计，而不专门考虑所有估计值的空间相关性，而模拟方法首先考虑的是模拟值的全局空间相关性，其次才是局部估计值的精确程度。 ②克里金插值法给出观测值间的光滑估值，对真实观测数据的离散性进行了平滑处理，从而忽略了井间的细微变化；而条件随机模拟结果在在光滑趋势上加上系统的“随机噪音”，这一“随机噪音”正是井间的细微变化，虽然对于每一个局部的点，模拟值并不完全是真实的，估计方差甚至比插值法更大，但模拟曲线能更好地表现真实曲线的波动情况。 ③克里金插值法(包括其它任何插值方法)只产生一个储层模型，因而不能了解和评价模型中的不确定性，而随机模拟则产生许多可选的模型，各种模型之间的差别正是空间不确定性的反映。 随机模拟方法分类表 序贯模拟 （1）随机地选择一个待模拟的网格节点； （2）估计该节点的 累积条件分布函数(ccdf)； （3）随机地从ccdf中 提取一个分位数 作为该节点的模拟值； （4）将该新模拟值加到条件数据组中； （5）重复1-4步，直到所有节点都被模拟到为止，从而得到一个模拟实现z(l)(u) 序贯高斯－协克里金模拟 （三）随机模拟方法 基于目标(object-based)的方法 标点过程 基于象元(pixel-based)的方