SGeMs软件基本原理及三维地质建模应用.docx
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SGeMs软件基本原理及三维地质建模应用
第一章S-Gems软件简介及建模工区概况2
1.1S-GeMs软件的基本概况2
1.2建模工区及地质背景简介2
第二章数据的导入及基本分析3
2.1数据的格式及导入操作3
2.2数据分析及处理(正态变换)4
第三章各变量的变差函数分析8.
3.1变差函数的基本原理8.
3.2S-GeMs软件变差函数分析模块及基本操作简介8
3.3变差函数分析结果10
第四章三维沉积相建模1.4
4.1三维沉积相确定性建模(指示克里金方法)14
4.2三维沉积相随机建模(序贯指示模拟方法)15
第五章三维储层参数建模20
5.1协同克里金方法(cokriging)三维储层参数确定性建模20
5.2协同序贯高斯模拟方法(cosgsim)三维储层参数随机建模22
第六章S-GeMs软件建模的优越性与局限性26
6.1S-GeMs软件建模的优越性26
6.2S-GeMs软件建模的局限性(约束条件)26
参考文献27
S-GeMs软件基本原理与三维地质建模应用
—《地质与地球物理软件应用》课程报告
第一章S-Gems软件简介及建模工区概况
1.1S-GeMs软件的基本概况
S-GeMS(StanfordGeostatisticalModelingSoftware)是NicolasRemy在斯坦福大学油藏预测中心(SCRF:
TheStanfordCenterforReservoirForecasting)开发的一套开源地质建模及地质统计学研究软件。
2004年首次发布,其后进行了更新和升级。
该软件包括传统的经
典地质统计学算法和新近发展的多点地质统计学方法。
由于操作简单、源代码公开,而且有
二次开发的接口,因此日益成为继Gslib之后又一重要的地质统计学研究和应用软件。
1.2建模工区及地质背景简介
已知建模工区的范围沿x、y、z方向为1000X1300X20米。
三维网格数为100X130X10,网格大小为10X10X2米。
主要沉积的砂体为发育在泛滥平原泥岩上的河道砂体,且河道砂体近东西向展布。
另有部分河道发育决口扇砂体。
工区第6网格层的沉积相切片如图
1所示。
Fk>odpieiiri
1channel
图1-1建模工区中部沉积相分布图
本次实验共提供350口井的井数据,所有350井均为直井。
垂向上每口井分为10个小层,
每层厚度为2米,如图2所示。
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Crevasse
channel
1-2井数据示意图
图
第二章数据的导入及基本分析
2.1数据的格式及导入操作
井数据文件(well.dat)层的沉积相类型和波阻抗、考datafileinGslib.pdfWelldata
7
X
Y
Depth
Facies
Impedance——
Porosity——
Permeability
中给出了每口井的x,y坐标和每个小层的中部深度,以及每个小孔隙度、渗透率数据。
S-GeMS软件的数据格式为
)。
如下所示:
175.00
15.00
19.0
1
6793.10010
855.00
1025.00
17.0
3
9852.62988
585.00
1045.00
15.0
3
9805.87012
Gslib格式(参
文件内容
共有数据变量个数
数据变量名称1:
x坐标
数据变量名称2:
y坐标
数据变量名称3:
小层的中部深度
数据变量名称4:
沉积相,共三种相:
1,2,3
数据变量名称5:
波阻抗
数据变量名称6:
孔隙度
数据变量名称7:
渗透率
0.26800301.94699
0.048606.33635
0.0503010.99340
数据导入操作的基本步骤如下:
点击软件主界面:
Objects/LoadObject;可以加载三种类型数据:
Cartesiangrid、meshed
grid、pointset.(如图2-1)
对于Cartesiangrid数据需要指定沿着x,y,z方向的网格个数和原点坐标等参数。
对于
meshedgrid数据仅指定沿x,y,z方向的网格大小和原点;而对于pointset数据,则需设定
x,y,z坐标变量所在列(图2-2).
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图2-1S-GeMs软件数据导入基本操作
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Cartesiangrid meshedgrid pointset 图2-2S-GeMs软件不同格式数据导入时所需设置的参数 2.2数据分析及处理(正态变换) 2.2.1S-Gems软件数据分析基本操作简介 S-Gems软件可对导入的数据进行常规分析(直方图分析),包括数据的均值,方差,最 大值,中值,最小值等等;数据相关性分析,主要分析各种变量数据之间相关性,还可以拟合出回归曲线;变差函数分析(基于克里金地质分析的数学方法,为建模提供数据支持)以 及数据的正态转换等数据分析工作。 其中常规分析(直方图分析)、数据相关性分析、变差 函数分析分别利用软件主界面的DataAnalysis/Histogram、DataAnalysis/Scatter-plot、Data Analysis/Variogram模块;数据的正态转换则是Algorithms/Trans模块,然后设定转换的参数 便可实现(图2-3)。 常规分析(直方图分析)操作流程 "I—J-■«irJr.J 数据相关性分析操作流程 ¥ 变差函数分析操作流程 数据正态转换操作流程 图2-3S-GeMs软件数据分析基本操作流程 2.2.2数据分析及处理结果 (1)各参数常规分析结果 1波阻抗参数岩石的波阻抗(impedaneeofrock)岩石中的纵波速度与岩石密度的乘 积。 它表明应力波在岩体中传播时,运动着的岩石质点产生单位速度所需的扰动力。 如图 2-4波阻抗数据的频率及累计概率图所示,本次实验中,波阻抗数据的均值(mean)为 7746.05;方差(varianee)为2.77919X106;最大值为12787.8MD;中值为7136.47MD; 最小值为5075.01MD。 该原始数据呈非正态分布特征,在后面的建模过程中需要通过正态转换再使用。 'IIIIIIIIIIII1atfflO7Uffl$flDDaoco1Ihd41.-JA4O4 rnnped^ncg OJc.160h阳。 DUdimlHI prg-nb-My 6642ciLIQo.o uaiaC4urt: ^5ro lutean: 774&JM '曲nance: Z.rTBlQt+DE Undmuri: I27f7a U^parquanilE: : fUHi.-tS 腑chav? 1M. Loerquanle: C2IC74- Mnfnwm 图2-4波阻抗数据分析图 2孔隙度参数所谓岩石孔隙度(porosity)是指岩石中孔隙体积(或岩石中未被固体 物质充填的空间体积)与岩石总体积的比值,是储层评价的重要参数之一。 本次建模实习的 孔隙度数据频率和累计概率图如图2-5 (1)所示,均值(mean)为0.185002;方差(varianee) 为0.0122564;最大值为0.347;中值为0.2046;最小值为0.0091。 本次建模所提供的孔隙度数据也呈非正态分布的特征,后续的建模需要进行正态变换再使用。 3渗透率参数在一定压差下,岩石允许流体通过的性质称为渗透性;在一定压差下, 岩石允许流体通过的能力叫渗透率(permeability)。 本次建模实习的孔隙度数据频率和累计 概率图如图2-5 (2)所示,其中均值(mean)为219.524;方差(varianee)为117221;最大值为4290.6;中值为103.091;最小值为0.57576。 本次建模所提供的渗透率数据亦呈非正态分布的特征,后续的建模需要进行正态变换再使用。 0翼PI|1«»1。 眸«> pnrowlY 0M : B« 1.7 I2 -K€(' RIV朋帼luE -D2 pg^v诚 A-6J-QDQ irf曇 liXV»U -D 左诫伽•ira-l INJfll (1)孔隙度数据分析图] (2)原始渗透率数据分析图 图2-5孑L、渗数据分析图 (2)孔、渗数据正态变换分析结果 为了适用于后续建模过程,需要把非正态分布的孔隙度和渗透率数据进行正态转换,使 其呈正态分布。 经正态变换后,孔、渗数据分析如图2-6和图2-7所示。 pQFWly (正态变换前) tftm-afclnD *.W1V£I ■.I域誠 Mbh-mt: IJW UwwiJf- 伽 IJ1W Lmh*quosk! iMta ■的 LWawwfc»W 正态变换 3KDU・nb是 "耐灯」口fTTill (正态变换后) 图2-6孔隙度正态转换前后对比图 bId pcnn-b^ (正态变换前) Him i.F^M 'r^ra»=4 btafliu-i **整 MIE [ 申錮? w 正态变换 srlwnbg parm-lD^_nanriil (正态变换后) [VIARW1I. Min Hwtui Midim Lhwotns E isvi\n■oFM7H 图2-7渗透率数据正态转换前后对比图 (3)参数之间相关性分析 岩石的波阻抗数值上等于岩石中的纵波速度与岩石密度的乘积,而岩石中的纵波速度与岩石密度受岩石内部孔隙的影响,一般来说,岩石的孔隙度越大,纵波在岩石中传播的速度 就越慢,岩石的密度就越小,因而波阻抗也就越小,呈负相关特征。 目前,在地震或测井资料中,基本没有直接反映渗透率变化的属性,渗透率的求取多数 通过取芯测定与测井资料或地震资料建立解释模型,求取最佳孔-渗关系,然后用之求取无 取芯井段的解释渗透率;孔隙度与波阻抗具有很好的相关性,因此渗透率与波阻抗也会具有 较好的相关性。 本次建模实习提供的孔隙度、渗透率与波阻抗数据之间的相关性和孔隙度与 渗透率数据的相关性分析如图2-8所示。 ! 皿孕F 图2-8孑L、渗与波阻抗参数相关分析及孔-渗相关分析图 第三章各变量的变差函数分析 3.1变差函数的基本原理 变差函数是区域化变量空间变异性的一种度量,反映了空间变异程度随距离而变化的特 征。 变差函数强调三维空间上的数据构形,从而可定量的描述区域化变量的空间相关性,即 地质规律所造成的储层参数在空间上的相关性。 其数学表达式为: 1__2 h—EZx-Zxh 而实验变差函数的计算公式为: 沖1NCL-2 丫(仃时三"円5)] 根据各井点已知的储层参数值,在同一方向上,对不同的hi(i=1,2…,n)可得到一组 不同的实验变差函数值丫*(hj。 以h为横坐标,丫*(hj为纵坐标所得到的一组(h,丫*(hi))点称为变差函数图(见图3-1)。 变差函数图中的几个主要参数分别为a、c、co以及cc其中, a表示变程(range),反映区域化变量在空间上具有相关性的范围,在变程范围之内数据具有相关性,在变程范围之外数据互不相关。 C。 表示块金效应(nuggeteffect),用以描述区域化变 量在很小的距离内发生的突变程度。 块金值越大,说明数据的连续程度越差,反之则相反,它可以由测量误差引起,也可以是来自矿化现象的微观变异性。 在数学上,块金效应相当于 变量的纯随机部分。 c为基台值(sill),反映变量在空间上的总变异性大小,基台值越大说明数据的波动程度越大,参数变化的幅度越大。 C。 为拱高,表示在取得有效数据的尺度上,可 观测得到的变异性幅度大小,当块金值等于零时,基台值即为拱高。 变芝崗数 0200400600800100012001400 02004OD«0SW100D1200|4Q0 变差函数模型 图3-1变差函数示意图 3.2S-GeMs软件变差函数分析模块及基本操作简介 3.2.1模块简介及基本操作简介 S-GeMs软件主界面中的DataAnalysis/Variogram模块是软件进行变差函数分析与拟合的 工具,通过该模块进入变差函数分析的环节,首先选择需要进行变差函数分析的变量(参数), 然后设置滞后距、滞后距个数、滞后距容差、主方向和次方向,角度容差,带宽等参数,软件初步成图后进行变差函数拟合,拟合出最佳的块金值、基台值、主变程和次变差等参数(图 3-2)。 ① filb HiELhfrMCu-l+I ti-En-i'.Ih 111*Qv: bJkrtlrtiaIihgr町" AJfayiibE 匸 匚 -: -^Lb >Q0Qi■ hlfcruit*c w»-! Urilw ④ ③ 席■CwjmWacrvlcj! 驭E~pldiSc・J=tKr-"M +Ealjsilin+Sa>alili^9+VtjUtiwi (bnaiip-LrikAir-ofvr'.HaWI RhlhA^J-I-C: . m」■罪F'nu£«--DEaa U•抖lQ*>k|pli・mlionrMiwdUi^Ciai“订-时冇 图3-2S-GeMs软件变差函数分析基本操作流程 4eabTLJJT^d piEaaalp*vr.parMiiCT Li£ Jsh4Fr-spirlj >W"BI«T hliMlk綁 1t3iTiU4HnUSdriffa—blLblKDUliULUrlKDU 9ViapMT PH-jurr 3.2.2参数设置的原则 变差函数是分析是建模中至关重要的一步,变差函数是否拟合得当直接影响后续建模的效果。 据周游等(2010),进行变差函数分析时,每一个滞后距用于计算变差函数的数值一般应大于30个点对,为了精确地估计变差函数,有的学者甚至建议至少应有100到200 个样本数据。 为了将滞后距控制在有意义的研究范围内,通常将搜索半径限定为|h| (L为工区内相距最远的2个数据点)。 最小滞后距可选为指定方向的平均井距,因为当小于平均井距时得不到足够的点对。 滞后距个数与搜索半径及最小滞后距的关系为: 滞后距个数 =搜索半径/基本滞后距,确定其中2个参数,另一个也就得到了。 带宽可选为2倍井距,滞 后距容差可选为1/2该方向的平均井距。 容差角与井网的类型密切相关,一般可选为n/8, 可根据拟合效果做出变化,比如容差角和滞后距可以在上述原则上适当地增减,直到求出具 有较小块金值和主次方向变程为止。 计算和分析变差函数的基本流程如图3-3. 图3-3实验变差函数的计算流程图 本次建模实习过程中,在沉积相三维变差函数分析中采用如表3-1的参数设置。 表3-1沉积相三维实验变差函数分析参数 相类型 滞后距个数 滞后距 滞后距容限 计算方向 倾斜角 角度容差 带宽 Channel (河道) 25 30 15 90° 0° 15° 60 0° 0° 15° 60 45° 0° 15° 60 135° 0° 15° 60 Crevasse (决口扇) 30 25 13 90° 0° 15° 50 0° 0° 15° 50 45° 0° 15° 50 135° 0° 15° 50 Floodplain (泛滥平原) 25 30 15 90° 0° 15° 60 0° 0° 15° 60 45° 0° 15° 60 135° 0° 15° 60 3.3变差函数分析结果 3.3.1沉积相三维实验变差函数分析 经过变差函数拟合,得出如表3-2的拟合数据结果和各沉积相的拟合曲线图(图3-4、 图3-5、图3-6)。 表3-2沉积相三维实验变差函数拟合结果 相类型 块金值 拱高 基台值 主方向 主变程 次变程 垂直变程 Channel(河道) 0.1 0.145 0.245 90° 300 165 80 Crevasse(决口扇) 0.005 0.052 0.057 0° 90 75 60 Floodplain(泛滥平原) 0.06 0.168 0.228 90° 180 135 90 图3-4河道相(Channel)三维实验变差函数拟合图 图3-5决口扇相(Crevasse三维实验变差函数拟合图 图3-6泛滥平原相(Floodplain)三维实验变差函数拟合图 根据拟合出来的结果,可得各种沉积相的变差函数模型(主变程)数学表达式如下: (1)河道相(channel)变差函数指数模型: channel(h)=0.245^卩-expl型l'1 -I300Z (2)决口扇相(crevasse)变差函数指数模型: channel h=0.057;卩-exp-3h (3)泛滥平原(floodplain)变差函数指数模型: 3h channe1(h)=0.228■卩-exp「| 3.3.2孔、渗数据三维变差函数分析 同样,根据以上沉积相的三维实验变差函数分析方法,对经过正态变换后的孔隙度、渗 透率数据进行变差函数分析与拟合,具体的参数和拟合结果如表3-3、表3-4和图3-7、图 3-8。 表3-3孔隙度、渗透率(正态变换后)三维实验变差函数分析参数 数据类型 滞后距个数 滞后距 滞后距容限 计算方向 倾斜角 角度容差 带宽 porosity_normal (孔隙度) 20 35 15 90° 0° 15° 70 0° 0° 15° 70 45° 0° 15° 70 135° 0° 15° 70 permeability_normal (渗透率) 25 30 15 90° 0° 12° 60 0° 0° 12° 60 45° 0° 12° 60 135° 0° 12° 60 表3-4孔隙度、渗透率(正态变换后)三维实验变差函数拟合结果 数据类型 块金 值 拱高 基台 值 主变程方向 主变 程 次变 程 垂直变 程 porosity_normal (孔隙度) 0.3 0.68 5 0.985 90° 160 115 80 permeability_normal (渗透率) 0.3 0.64 0.94 90° 180 115 80 根据拟合出来的结果,可得孔隙度、渗透率的变差函数模型(主变程)数学表达式如 下: (1)孔隙度(正态变换后)变差函数指数模型: Cha
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