油藏三维地质建模原理和方法

1三维油藏地质建模的原理和方法现代油藏描述以建立定量三维油藏地质模型为最终目标。这是计算机技术在油藏描述中广泛应用的结果，也是提高油藏模拟和开采动态预测精度的要求。由于计算机技术的发展，地质和数学更进一步的结合，以及地质工作本身向定量化的深入发展，使过去只能以各种二维图件来表现油藏地质面貌的传统地质工作方法已逐步被应用计算机技术建立和显示三维的、定量的地质模型所代替，各种建模技术和计算机软件、不断地问世，成为近十几年来油藏描述向油藏表征推进的主要标志。一、油藏地质模型的类别一个完整的油藏地质模型应包括：构造模型：油藏构造形态及断层分布；储层模型：储层建筑结构及各种属性的空间分布；流体模型：储层内油气水分布，即各种流体饱和度分布和流体性质的空间变化。根据油田不同开发阶段的任务，对油藏地质模型的精细程度要求不同，依此通常可以把油藏地质模型分为三类。概念模型：把所描述的油藏的各种地质特征，特别是储层，典型化、概念化，抽象成具有代表性的地质模型。只追求油藏总的地质特征和关键性的地质特征的描述，基本符合实际，并不追求每一局部的客观描述。这祥的地质摸型可供研究油田开发中的战略指导路线，或进行开采机理研究。静态模型：也称实体模型，把所描述的油藏地质面貌，依据资料控制点实测的数据，加以如实地描述，并不追求控制点间的预测精度。建立这样的地质模型必须有一定密度的资料控制点--井网密度，才有意义。一般是开发井网完成后进行，为油田开发早期生产服务，过去油田实际应用的静态资料即属这一类型。预测模型：预测模型不仅忠实于资料控制点的实测数据，而且追求控制点间的内插外推值有相当的精确度，即对无资料点有一定的预测能力。实际上这是追求高精细度的油藏地质模型，一般为二次采油中后期调整及三次采油实施所需求。依据油藏描述规模的地质模型分类。为配合油藏模拟进行不同开发问题的研究，实际工作经常需要建立不同规模的地质模型，常用的有：①一维单井地质模型②二维砂体剖面模型③二维砂体平面模型④三维砂体模型⑤二维层系剖面模型⑥三维井组模型⑦三维油藏整体摸型⑧二维层内隔层模型⑨三维层内隔层模型二、通常的建模原理和方法地下地质工作中，油藏地质模型建模技术中的关键点，是如何根据已知的控制点资料内插、外推资料点间及以外的油藏特性。根据这一特点，建立油藏地质模型方法可分两大类：确定性的和随机性的。目前通行的软件一般是把整个油藏网块化；先建立井模型，把各井同层位网块等时对比相连建立层模型，以同层位网块高程表征油藏构造特征，以非储层网块分隔的储层网块表征储层的格架，以储层网块中记入各种储层属性的量值表征这些参数空间的分布和非均质面貌。网块尺寸的大小反映模型的粗细程度；属性量值的精度，特别是无资料控制点处的内插外推值的精度则反映模型的精度。1.确定性建模原理及方法（1）确定性建模原理确定性建模方法认为资料控制点间的插值是唯一解，确定性的。传统地质工作方法的内插编图，就属于这一类。克里金作图和一些数学地质方法作图也属这一类建模方法。开发地震的储层解释成果和水平井沿层直接取得的数据或测井解释成果，都是确定性建模的重要依据。克里金方法在地质统计学中已经得到了广泛的应用，从数学角度抽象来说，它是一种对空间分布数据2求最优、线性、无偏内插估计量（BestLinearUnbiasedEstimation，简写为BLUE）的方法。较常规方法而言，它的优点在于不仅考虑了各已知数据点的空间相关性，而且在给出待估计点的数值的同时，还能给出表示估计精度的方差。经过多年的发展完善，克里金方法已经有了好几个变种，如普通克里金法、泛克里金法、析取克里金法、对数正态克里金法、协同克里金法、因子克里金法等，这些方法分别用于不同的场合。下面以满足二阶平稳假设时采用的普通克里金法来说明其基本思想。如果mxZE)]([为未知常数，则为普通克里金。设),,2,1(niZi是一组离散的信息样品数据。为了估计一个未知值点的值，采用线性估计量为：niiivZZ1*λ式中：λi为权系数，Zi为已知点的值。要求出权系数),,2,1(λnii使得*VZ为)(VZ的无偏、最小估计方差的估计量，及普通克里金方差2k。1.无偏性条件若要使*VZ为VZ的无偏估计，即要求1λ1Nii因为mdxxZEVZEVV)]([1][又因NiiiNiiiNiiVmZEZEZE111*λ)(λλ所以要使*VVZEZE，就有1λ1Nii。2.最优性条件（即估计方差最小条件）估计方差为ninjiiiiniEyxCVxCVVC11j1i2),(λλ),(λ2),(在无偏条件1λ1Nii下，要求出σ2E达到极小的权系数λi(i=1，2，…，n)，这是个求条件极值的问题，要用拉格朗日乘数法。令FEiin2121，求F对λi及μ的偏导，并整理得：niinjijijniVxCxxC111λ,,2,1),(),(λ3上式为n+1个方程的普通克里格方程组。该方程组有n＋1个未知数和n＋1个方程组，因此是有解的。根据克里金方法求得各网格点的估计值后即可以用图形函数库进行编程实现来绘制三维图。（2）储层三维地质建模方法及步骤储层三维建模的步骤：三维建模流程图①数据准备数据来源：岩心、测井、地震、试井、开发动态。从建模内容来看，基本数据类型包括以下四类：坐标数据；分层数据；断层数据；储层参数数据。储层数据又分为以下三种：井眼储层数据；岩心分析和测井解释—硬数据：包括井内相、砂体、隔夹层、孔隙度、渗透率、含油饱和度等数据，即井模型。地震储层数据：主要为速度、波阻抗、频率等，为储层建模的软数据。试井（包括地层测试）储层数据：其一为储层连通性信息，可作为储层建模的硬数据；其二为储层参数数据，因它为井筒周围一定范围内的渗透率平均值，精度相对较低，一般做为储层建模的软数据。②数据集成及质量检查数据集成是多学科综合一体化储层表征和建模的重要前提。集成各种不同比例尺、不同来源的数据（井数据、地震数据、试井数据、二维图形数据等），形成统一的储层建模数据库，以便于综合利用各种资料对储层进行一体化分析和建模。对不同数据来源的数据进行质量检查也是储层建模的十分重要的环节。为了提高储层建模精度，必须尽量保证用于建模的原始数据特别是硬数据的准确可靠性，而应用错误的原始数据进行建模不可能得到符合地质实际的储层模型。数据库流动单元物性参数模型微构造沉积微相井模型断裂系统模型单砂体模型单砂体属性模型多砂体模型多砂体属性模型构造模型模型应用油田开发油田勘探数模储量工业绘图定向井构造图油藏剖面图砂岩等厚图砂岩顶面形态等孔图等渗图等饱和度图砂体连通图栅状图4③构造模型的建立构造模型反映储层的空间格架。因此，在建立储层属性的空间分布之前，应进行构造建模。构造模型由断层模型和层面模型组成。④储层参数模型建立在构造模型基础上，建立储层属性的三维分布数值模型。在构造模型的基础上，利用井数据和（或）地震数据，按照一定的插值（或模拟）方法对每个三维网块进行赋值，建立储层属性（离散和连续属性）的三维数据体，即储层数值模型。模型网块尺寸越小，标志着模型越细；每个网块上参数值与实际误差值越小，标志着模型的精度越高。⑤模型精度及可信度分析资料丰富程度及解释精度：资料丰富程度不同，所建模型精度亦不同。对于给定的工区及给定的赋值方法，可用的资料越丰富，所建模型精度越高。另一方面，对于已有的原始资料，其解释的精度亦严重影响储层模型的精度。如沉积相类型的确定、测井资料的解释精度，等等。赋值方法：赋值方法很多，就井间插值（或模拟）而言，有传统的插值方法（如中值法、反距离平方法等）、各种克里金方法等。不同的赋值方法将产生不同精度的储层模型。因而，建模方法的选择是储层建模的关键。此外，建模人员的技术水平，包括储层地质理论水平及对工区地质的掌握程度、计算机应用水平及对建模软件的掌握程度等，也是影响储层模型精度的因素。⑥建立数值模型即三维数据体图形显示主要包括三维图形显示、任意旋转、不同方向切片、从不同角度显示储层的外部形态及其内部特点，地质人员和油藏管理人员可据此三维图件进行三维储层非均质分析和进行油藏开发管理。⑦据三维储层模型进行油气储量计算主要包括如下研究内容：层总体积；储层总体积以及不同相（或流动单元）的体积；储层孔隙体积及含烃孔隙体积；油气体积及油气储量；连通体积（连通的储层岩石体积、孔隙体积及油气储量）；可采储量；⑧储层数值模型输出应用与油藏数值模拟一般需要对储层数值模型进行模型粗化，使细网格的精细地质模型“转化”为粗网格模型，使等效粗网格模型能反映原模型的地质特征及流动响应。2．随机建模原理及方法所谓随机建模（StochasticModeling）就是以地质统计学为基础，综合地质学、沉积学等学科的现有知识，根据岩心分析、测井解释、地震勘探、生产动态以及露头观察等多种来源的已知数据，对沉积相单元、岩相、砂体、断层、裂缝或具体的流动单元的空间分布以及物性参数在空间的变化性进行模拟，从而产生一系列等概率的储层一维或多维图象或实现。这些实现表达了储层各种尺度的变化特征和内部结构，是高分辨率的、数字化的、定量的储层表征方式，而且易于在计算机上重复产生多个这样的实现。每个实现都是对现实的合理抽样，实现之间的差别反映了由于资料缺乏等原因引起的不确定性。（1）储层随机建模原理随机建模就是对于一个非均质场中变量Z(u)的分布，人工合成反映Z(u)空间分布等概率的模型过程。如果模拟中，每个实现在它的已知点位置处的值与原来的样品值一致，则称之为条件模拟。所谓等概5率是指模拟的各个实现，其总体的统计量符合样品或理论的统计量，这里的统计量是指直方图、累积频率图、变异函数等。由于对应每个模拟点都有一个分布，所以，对预测值不确定性就有一个定量的描述，可以指出预测值在某一区间的概率。随机建模方法承认地质参数的分布有一定的随机性，而人们对它的认识总会存在一些不确定的因素，因此建立地质模型时考虑这些随机性引起的多种可能出现的实现，供地质人员选择。利用随机模拟技术来进行井间横向预测，能定量地、较真实地反映地质参数在空间的相互影响、分布以及非均质性，该技术已和露头研究、高分辨率地震一起成为建立三维储层定量地质模型的三大技术，促进了油藏描述向定量化和精细化方向发展，同时随机模拟技术可用于对断层带及断裂类型的识别和研究。（2）随机建模方法①离散型模型用来描述离散性的地质特征，如砂体的分布，隔层的分布，岩石类型的分布等。②连续型模型用来描述储层参数连续变化的特性，如孔隙度、渗透率、饱和度的空间分布。近年来已分别发展了一些具体算法，并有相应软件。常用随机建模技术表模型技术种类方法算法离散型模型以目标物体基础条件模拟示点性过程法马尔科夫随机域法截断高斯法两点直方图法指标模拟法非条件模拟布尔法连续型模型以象元为基础条件模拟模拟退火模拟法顺序指标模拟法分形随机函数法马尔科夫随机域法LU分解法非条件模拟转带法随机模拟的方法有多种，一般按照变量的特征可以分为离散型（岩石类型的变化）和连续型（孔隙度、渗透率等）两大类随机模拟方法。常用的随机模拟算法有：顺序高斯模拟，顺序指示模拟，截断高斯模拟，概率场模拟，分形模拟，布尔模拟，退火模拟，示性点过程模拟，镶嵌过程模拟等。不同的随机模拟算法能反映不同的区域统计参数和空间特征，而且都有各自的优缺点。在实际运用中必须考虑井距与被模拟的几何形状大小之间的相对关系。如果被模拟的几何形状较大（相对于井距而言），那么大多数布尔方法将会陷入随机形状与井控制之间的不断冲突中，因而布尔方法用于稀疏井网更易获得成功。目前人们通常考虑一种混合建模方法。在建模中，首先采用建立离散模型(主要指沉积相，砂体类型等)的算法，如布尔算法、顺序指示离散型变量算法等，接着再用高斯算法，顺序指示连续型变量等算法模拟相带内的岩石物理6性质，如孔隙度或渗透率的分布，如有必要最后还可以用模拟退火算法进行优化。常见随机