儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于油藏H維地質(zhì)建模技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模 及優(yōu)選方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 儲層隨機(jī)建模技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在，理論和應(yīng)用都已經(jīng)比較成熟。目前越來越多的研 究者把目光集中在了模型精細(xì)化、提高模型精度、降低模型不確定性、篩選可供應(yīng)用的模型 等方面研究上。由于隨機(jī)建模技術(shù)可W通過多次實(shí)現(xiàn)提供多個(gè)地質(zhì)模型，但在實(shí)際應(yīng)用中 必須優(yōu)選出一個(gè)或幾個(gè)進(jìn)行數(shù)值模擬研究，只有通過驗(yàn)證和優(yōu)選的地質(zhì)模型才能真正指導(dǎo) 生產(chǎn)。檢驗(yàn)該種儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的準(zhǔn)確性，對儲層隨機(jī)地質(zhì)模型進(jìn)行不確定性分析是目 前國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。目前，常見的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法如下：
[0003] (1)地質(zhì)模式篩選法
[0004] 隨機(jī)建模建立的地質(zhì)模型應(yīng)能夠體現(xiàn)地下地質(zhì)體的各種屬性特征，比如地質(zhì)體 (砂體）的大小、厚度、延伸方向和形狀、孔隙度滲透率分布等，沉積相模型的是否符合沉積 相規(guī)律。該種方法主要從相模型的"合理"性和屬性模型是否反映了相的物性特征角度作 評價(jià)，其優(yōu)點(diǎn)是可W較好吻合地質(zhì)概念模式，但其沒有考慮動態(tài)的吻合程度和地質(zhì)儲量的 概率分布，也不能實(shí)現(xiàn)定量分析。因此，利用本方法得到難W與實(shí)際地質(zhì)模型相吻合匹配的 地質(zhì)模型。
[000引 （2)概率儲量法
[0006] 計(jì)算所有模型實(shí)現(xiàn)的地質(zhì)儲量，通過對比篩選出與地質(zhì)儲量誤差較小的模型作為 應(yīng)用模型，或者作出地質(zhì)儲量的概率分布圖，從中選取P10, P50和P90儲量對應(yīng)的模型。該 方法操作快捷，易于實(shí)現(xiàn)。但僅靠儲量作標(biāo)準(zhǔn)，就不能充分考慮沉積相、屬性模型等分布的 合理性，與動態(tài)的吻合程度。因此，利用本方法得到難W與實(shí)際地質(zhì)模型相吻合匹配的地質(zhì) 模型。
[0007] ( 3 )抽稀井檢驗(yàn)或新井檢驗(yàn)
[0008] 抽稀井檢驗(yàn)即從原來已知的井中隨機(jī)抽掉一部分井，用剩余的井做已知條件數(shù) 據(jù)，重新模擬，統(tǒng)計(jì)各被抽稀井位處的相類型、砂體厚度的概率分布，并觀察砂體形狀、大 小、分布的變化情況。該些差異受模型的選取、抽稀井?dāng)?shù)目和代表性、砂體分布的穩(wěn)定性等 影響較大。新井檢驗(yàn)即通過新鉆井資料評價(jià)模型預(yù)測值與鉆井實(shí)際值間的差別，來評價(jià)地 質(zhì)模型。該方法主要從模型的不確定性、風(fēng)險(xiǎn)性及模擬方法的適應(yīng)性方面作評價(jià)，比較適合 處于開發(fā)中后期、密井網(wǎng)區(qū)的模型驗(yàn)證，對開發(fā)早期的油田，鉆井少，井網(wǎng)密度低，井控程度 小，對檢驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵饬x不大。另外，隨機(jī)建模的是反映地下地質(zhì)現(xiàn)象的不確定性，所W抽稀井 后各預(yù)測值與實(shí)際值肯定存在差異，但允許的誤差范圍有多大，很難界定。因此，利用本方 法得到難W與實(shí)際地質(zhì)模型相吻合匹配的地質(zhì)模型。
[0009] 因此，目前現(xiàn)有技術(shù)難W得到與實(shí)際的地質(zhì)模型更逼近的地質(zhì)模型。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明的目的在于提供一種儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，W獲取與實(shí)際 的儲層地質(zhì)更逼近的地質(zhì)模型，從而為后續(xù)油藏開發(fā)提供可靠依據(jù)。
[0011] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，包括W 下步驟：
[0012] 基于相建模參數(shù)和屬性建模參數(shù)模擬出多組建模參數(shù)，并對每組建模參數(shù)建立一 個(gè)隨機(jī)模型；
[0013] 統(tǒng)計(jì)每個(gè)所述隨機(jī)模型的相模型和屬性模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征參數(shù)；
[0014] 根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)學(xué)特征參數(shù)計(jì)算每個(gè)所述隨機(jī)模型的靜態(tài)綜合評價(jià)指標(biāo)，所述靜態(tài) 綜合評價(jià)指標(biāo)是對相模型、屬性模型W及模型儲量的綜合評價(jià)；
[0015] 根據(jù)所述靜態(tài)綜合評價(jià)指標(biāo)從所有所述隨機(jī)模型中優(yōu)選出若干個(gè)隨機(jī)模型；
[0016] 對所述優(yōu)選出的若干個(gè)隨機(jī)模型分別做油藏?cái)?shù)值模擬動態(tài)擬合；
[0017] 計(jì)算所述優(yōu)選出的若干個(gè)隨機(jī)模型的綜合評價(jià)指標(biāo)，所述動態(tài)擬合結(jié)果綜合評價(jià) 指標(biāo)是對相模型、屬性模型、模型儲量W及油藏?cái)?shù)值模擬動態(tài)擬合結(jié)果的綜合評價(jià)；
[0018] 根據(jù)所述綜合評價(jià)指標(biāo)從所述優(yōu)選出的若干個(gè)隨機(jī)模型中選出最優(yōu)隨機(jī)模型。
[0019] 本發(fā)明中，由于充分考慮到了相模型、屬性模型、模型儲量和油藏?cái)?shù)值模擬動態(tài)擬 合結(jié)果等多個(gè)影響地質(zhì)模型質(zhì)量的重要因素，并最終根據(jù)該些因素從隨機(jī)建立的多個(gè)隨機(jī) 模型中選擇出了最優(yōu)隨機(jī)模型，從而獲得了與實(shí)際的儲層地質(zhì)更逼近的地質(zhì)模型。從而可 W為后續(xù)油藏開發(fā)提供可靠依據(jù)。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面結(jié)合實(shí)施例和附圖，對本 發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說明。在此，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，但并不作 為對本發(fā)明的限定。
[0022] 下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
[0023] 請參閱圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法包括W下 步驟：
[0024] 步驟S1、基于相建模參數(shù)和屬性建模參數(shù)模擬出多組建模參數(shù)，并對每組建模參 數(shù)建立一個(gè)隨機(jī)模型。具體為，首先，根據(jù)儲層分布幾何形態(tài)特征(例如砂體的厚度、長度、 寬度等）及變差函數(shù)分析結(jié)果(例如主變程、次變程、垂向變程等）確定相建模參數(shù)及屬性建 模參數(shù)的分布范圍及分布形態(tài)(例如孔隙度模擬的"主變程"為在某一范圍內(nèi)符合H角形分 布規(guī)律）；其次，根據(jù)相建模參數(shù)及屬性建模參數(shù)的分布范圍及分布形態(tài)，用蒙特卡洛模擬 法模擬出多組建模參數(shù)，并對每組建模參數(shù)建立一個(gè)隨機(jī)模型，隨機(jī)模型的數(shù)量可根據(jù)需 要選擇，其范圍可W是幾十到數(shù)百個(gè)。
[0025] 步驟S2、統(tǒng)計(jì)每個(gè)隨機(jī)模型的相模型和屬性模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征參數(shù)(例如孔隙度 模型的平均孔隙度、標(biāo)準(zhǔn)方差等)。
[0026] 步驟S3、根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)特征參數(shù)計(jì)算每個(gè)隨機(jī)模型的靜態(tài)綜合評價(jià)指標(biāo)，靜態(tài)綜合 評價(jià)指標(biāo)是對相模型、屬性模型W及模型儲量的綜合評價(jià)。具體為，
[0027] 根據(jù)公苗
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于相建模參數(shù)和屬性建模參數(shù)模擬出多組建模參數(shù)，并對每組建模參數(shù)建立一個(gè)隨 機(jī)模型； 統(tǒng)計(jì)每個(gè)所述隨機(jī)模型的相模型和屬性模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征參數(shù)； 根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)學(xué)特征參數(shù)計(jì)算每個(gè)所述隨機(jī)模型的靜態(tài)綜合評價(jià)指標(biāo)，所述靜態(tài)綜合 評價(jià)指標(biāo)是對相模型、屬性模型以及模型儲量的綜合評價(jià)； 根據(jù)所述靜態(tài)綜合評價(jià)指標(biāo)從所有所述隨機(jī)模型中優(yōu)選出若干個(gè)隨機(jī)模型； 對所述優(yōu)選出的若干個(gè)隨機(jī)模型分別做油藏?cái)?shù)值模擬動態(tài)擬合； 結(jié)合動態(tài)擬合結(jié)果計(jì)算所述優(yōu)選出的若干個(gè)隨機(jī)模型的綜合評價(jià)指標(biāo)，所述綜合評價(jià) 指標(biāo)是對相模型、屬性模型、模型儲量以及油藏?cái)?shù)值模擬動態(tài)擬合結(jié)果的綜合評價(jià)； 根據(jù)所述綜合評價(jià)指標(biāo)從所述優(yōu)選出的若干個(gè)隨機(jī)模型中選出最優(yōu)隨機(jī)模型。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，其特征在于，所述基 于相建模參數(shù)和屬性建模參數(shù)模擬出多組建模參數(shù)，并對每組建模參數(shù)建立一個(gè)隨機(jī)模 型，具體包括： 根據(jù)儲層分布幾何形態(tài)特征及變差函數(shù)分析結(jié)果確定相建模參數(shù)及屬性建模參數(shù)的 分布范圍及分布形態(tài)； 根據(jù)所述相建模參數(shù)及屬性建模參數(shù)的分布范圍及分布形態(tài)，用蒙特卡洛模擬法模擬 出多組建模參數(shù)，并對每組建模參數(shù)建立一個(gè)隨機(jī)模型。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，其特征在于，所述根 據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)特征參數(shù)計(jì)算每個(gè)所述隨機(jī)模型的靜態(tài)綜合評價(jià)指標(biāo)，具體為： 3 根據(jù)公式Max = ^為/(X,,)a彡j彡n)計(jì)算優(yōu)選出的若干個(gè)隨機(jī)模型的綜合評 /=1 價(jià)指標(biāo)；其中，U(x)為綜合評價(jià)指標(biāo)，Ai為相模型、屬性模型和模型儲量的各項(xiàng)權(quán)重系數(shù)， %和h為別為相模型、屬性模型和模型儲量的上、下限誤差閾值，為評價(jià)指標(biāo)，為 評價(jià)函數(shù)，其是模糊數(shù)學(xué)中偏小型嶺型分布函數(shù)，表達(dá)式為
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，其特征在于，所述計(jì) 算優(yōu)選出的若干個(gè)隨機(jī)模型的綜合評價(jià)指標(biāo)，具體為： 根據(jù)公式Max =t為<(七）（1彡j彡n)計(jì)算優(yōu)選出的若干個(gè)隨機(jī)模型的綜合評 /-I 價(jià)指標(biāo)； 其中，U(x)為綜合評價(jià)指標(biāo)，A,為相模型、屬性模型、模型儲量以及油藏?cái)?shù)值模擬動態(tài) 擬合結(jié)果的各項(xiàng)權(quán)重系數(shù)，％和h為別為相模型、屬性模型、模型儲量以及油藏?cái)?shù)值模擬動 態(tài)擬合結(jié)果的上、下限誤差閾值，為評價(jià)指標(biāo)，fi(XiP為評價(jià)函數(shù)，其是模糊數(shù)學(xué)中偏小 型嶺型分布函數(shù)，表達(dá)式j(luò)
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，其特征在于，所述相 模型、屬性模型和模型儲量的權(quán)重系數(shù)分別對應(yīng)為〇. 122、0. 230、0. 648。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，其特征在于，所述 相模型、屬性模型、模型儲量和油藏?cái)?shù)值模擬動態(tài)擬合結(jié)果的權(quán)重系數(shù)分別對應(yīng)為〇. 065、 0?134、0.283、0. 518。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，其特征在于，所述動 態(tài)擬合結(jié)果至少包括壓力和產(chǎn)量擬合誤差。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，其特征在于，所述相 模型包括巖相分布概率、巖相分布特征參數(shù)、沉積相地質(zhì)概念模式、沉積相分布概率和沉積 相分布特征參數(shù)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，其特征在于，所述屬 性模型包括孔隙度分布概率、孔隙度相控模式、孔隙度分布趨勢、孔隙度約束條件、滲透率 分布概率、滲透率相控模式、滲透率分布趨勢、滲透率約束條件、飽和度分布概率、飽和度相 控模式、飽和度分布趨勢、飽和度約束條件、NTG分布概率和NTG分布趨勢。
10. 根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，其特征在于，所 述afO. 025,所述 1^=0. 1。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種儲層隨機(jī)地質(zhì)模型的建模及優(yōu)選方法，包括步驟：基于相建模參數(shù)和屬性建模參數(shù)模擬出多組建模參數(shù)，對每組建模參數(shù)建立一個(gè)隨機(jī)模型；統(tǒng)計(jì)每個(gè)隨機(jī)模型的相模型和屬性模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征參數(shù)；根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)特征參數(shù)計(jì)算每個(gè)隨機(jī)模型的靜態(tài)綜合評價(jià)指標(biāo)；根據(jù)靜態(tài)綜合評價(jià)指標(biāo)從所有隨機(jī)模型中優(yōu)選若干個(gè)隨機(jī)模型；對優(yōu)選的若干個(gè)隨機(jī)模型分別做油藏?cái)?shù)值模擬動態(tài)擬合；結(jié)合動態(tài)擬合結(jié)果計(jì)算優(yōu)選的若干個(gè)隨機(jī)模型的綜合評價(jià)指標(biāo)；根據(jù)綜合評價(jià)指標(biāo)從優(yōu)選的若干個(gè)隨機(jī)模型中選出最優(yōu)隨機(jī)模型。從而獲得與實(shí)際地質(zhì)最為逼近的地質(zhì)模型。
【IPC分類】G06T17-05
【公開號】CN104616353
【申請?zhí)枴緾N201310541093
【發(fā)明人】唐資昌, 李建雄
【申請人】中國石油天然氣集團(tuán)公司, 中國石油集團(tuán)東方地球物理勘探有限責(zé)任公司
【公開日】2015年5月13日
【申請日】2013年11月5日