S-GeMs軟件基本原理及三維地質(zhì)建模應(yīng)用(共27頁(yè))

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上目 錄S-GeMs軟件基本原理與三維地質(zhì)建模應(yīng)用地質(zhì)與地球物理軟件應(yīng)用課程報(bào)告第一章 S-Gems軟件簡(jiǎn)介及建模工區(qū)概況1.1 S-GeMs軟件的基本概況S-GeMS（Stanford Geostatistical Modeling Software）是Nicolas Remy在斯坦福大學(xué)油藏預(yù)測(cè)中心（SCRF：The Stanford Center for Reservoir Forecasting）開發(fā)的一套開源地質(zhì)建模及地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究軟件。2004年首次發(fā)布，其后進(jìn)行了更新和升級(jí)。該軟件包括傳統(tǒng)的經(jīng)典地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)算法和新近發(fā)展的多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。由于操作簡(jiǎn)單、源

2、代碼公開，而且有二次開發(fā)的接口，因此日益成為繼Gslib之后又一重要的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究和應(yīng)用軟件。1.2 建模工區(qū)及地質(zhì)背景簡(jiǎn)介已知建模工區(qū)的范圍沿x、y、z方向?yàn)?000×1300×20米。三維網(wǎng)格數(shù)為100×130×10， 網(wǎng)格大小為10×10×2米。主要沉積的砂體為發(fā)育在泛濫平原泥巖上的河道砂體，且河道砂體近東西向展布。另有部分河道發(fā)育決口扇砂體。工區(qū)第6網(wǎng)格層的沉積相切片如圖1所示。圖 1-1 建模工區(qū)中部沉積相分布圖本次實(shí)驗(yàn)共提供350口井的井?dāng)?shù)據(jù)，所有350井均為直井。垂向上每口井分為10個(gè)小層，每層厚度為2米，如圖 2 所

3、示。圖 1-2 井?dāng)?shù)據(jù)示意圖第二章 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入及基本分析2.1 數(shù)據(jù)的格式及導(dǎo)入操作井?dāng)?shù)據(jù)文件(well.dat)中給出了每口井的x,y坐標(biāo)和每個(gè)小層的中部深度，以及每個(gè)小層的沉積相類型和波阻抗、孔隙度、滲透率數(shù)據(jù)。S-GeMS軟件的數(shù)據(jù)格式為Gslib格式 (參考data file in Gslib.pdf)。如下所示：Well data -文件內(nèi)容7 -共有數(shù)據(jù)變量個(gè)數(shù)X -數(shù)據(jù)變量名稱1：x坐標(biāo)Y -數(shù)據(jù)變量名稱2：y坐標(biāo)Depth -數(shù)據(jù)變量名稱3：小層的中部深度Facies -數(shù)據(jù)變量名稱4：沉積相,共三種相:1,2,3Impedance -數(shù)據(jù)變量名稱5：波阻抗Porosity -

4、數(shù)據(jù)變量名稱6：孔隙度Permeability -數(shù)據(jù)變量名稱7：滲透率175.00 15.00 19.0 1 6793.10010 0.26800 301.94699 855.00 1025.00 17.0 3 9852.62988 0.04860 6.33635 585.00 1045.00 15.0 3 9805.87012 0.05030 10.99340 數(shù)據(jù)導(dǎo)入操作的基本步驟如下：點(diǎn)擊軟件主界面：Objects /Load Object; 可以加載三種類型數(shù)據(jù)：Cartesian grid、meshed grid、point set. （如圖2-1）對(duì)于Cartesian grid

5、數(shù)據(jù)需要指定沿著x，y，z方向的網(wǎng)格個(gè)數(shù)和原點(diǎn)坐標(biāo)等參數(shù)。對(duì)于meshed grid數(shù)據(jù)僅指定沿x，y，z方向的網(wǎng)格大小和原點(diǎn)；而對(duì)于point set數(shù)據(jù)，則需設(shè)定x,y,z坐標(biāo)變量所在列（圖2-2）.圖2-1 S-GeMs軟件數(shù)據(jù)導(dǎo)入基本操作圖2-2 S-GeMs軟件不同格式數(shù)據(jù)導(dǎo)入時(shí)所需設(shè)置的參數(shù)2.2 數(shù)據(jù)分析及處理（正態(tài)變換）2.2.1 S-Gems軟件數(shù)據(jù)分析基本操作簡(jiǎn)介 S-Gems軟件可對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行常規(guī)分析（直方圖分析），包括數(shù)據(jù)的均值，方差，最大值，中值，最小值等等；數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，主要分析各種變量數(shù)據(jù)之間相關(guān)性，還可以擬合出回歸曲線；變差函數(shù)分析（基于克里金地質(zhì)分析的數(shù)

6、學(xué)方法，為建模提供數(shù)據(jù)支持）以及數(shù)據(jù)的正態(tài)轉(zhuǎn)換等數(shù)據(jù)分析工作。其中常規(guī)分析（直方圖分析）、數(shù)據(jù)相關(guān)性分析、變差函數(shù)分析分別利用軟件主界面的Data Analysis/Histogram、Data Analysis/Scatter-plot、Data Analysis/Variogram模塊；數(shù)據(jù)的正態(tài)轉(zhuǎn)換則是Algorithms/Trans模塊，然后設(shè)定轉(zhuǎn)換的參數(shù)便可實(shí)現(xiàn)（圖2-3）。常規(guī)分析(直方圖分析)操作流程數(shù)據(jù)相關(guān)性分析操作流程變差函數(shù)分析操作流程數(shù)據(jù)正態(tài)轉(zhuǎn)換操作流程圖2-3 S-GeMs軟件數(shù)據(jù)分析基本操作流程2.2.2 數(shù)據(jù)分析及處理結(jié)果（1） 各參數(shù)常規(guī)分析結(jié)果 波阻抗參數(shù) 巖石

7、的(impedance of rock) 巖石中的縱波速度與巖石密度的乘積。它表明在巖 體中傳播時(shí)，運(yùn)動(dòng)著的巖石質(zhì)點(diǎn)產(chǎn)生單位速度所需的擾動(dòng)力。如圖2-4波阻抗數(shù)據(jù)的頻率及累計(jì)概率圖所示，本次實(shí)驗(yàn)中，波阻抗數(shù)據(jù)的均值（mean）為7746.05；方差（variance）為2.77919×106；最大值為12787.8MD；中值為7136.47 MD；最小值為5075.01 MD。該原始數(shù)據(jù)呈非正態(tài)分布特征，在后面的建模過程中需要通過正態(tài)轉(zhuǎn)換再使用。圖2-4 波阻抗數(shù)據(jù)分析圖 孔隙度參數(shù) 所謂巖石孔隙度（porosity）是指巖石中孔隙體積（或巖石中未被固體物質(zhì)充填的空間體積）與巖石總體

8、積的比值，是儲(chǔ)層評(píng)價(jià)的重要參數(shù)之一。本次建模實(shí)習(xí)的孔隙度數(shù)據(jù)頻率和累計(jì)概率圖如圖2-5（1）所示，均值（mean）為0.；方差（variance）為0.；最大值為0.347；中值為0.2046；最小值為0.0091。本次建模所提供的孔隙度數(shù)據(jù)也呈非正態(tài)分布的特征，后續(xù)的建模需要進(jìn)行正態(tài)變換再使用。 滲透率參數(shù) 在一定壓差下，巖石允許流體通過的性質(zhì)稱為滲透性；在一定壓差下，巖石允許流體通過的能力叫滲透率（permeability）。本次建模實(shí)習(xí)的孔隙度數(shù)據(jù)頻率和累計(jì)概率圖如圖2-5（2）所示，其中均值（mean）為219.524；方差（variance）為；最大值為4290.6；中值為103.0

9、91；最小值為0.57576。本次建模所提供的滲透率數(shù)據(jù)亦呈非正態(tài)分布的特征，后續(xù)的建模需要進(jìn)行正態(tài)變換再使用。（1）孔隙度數(shù)據(jù)分析圖（2）原始滲透率數(shù)據(jù)分析圖圖2-5 孔、滲數(shù)據(jù)分析圖（2） 孔、滲數(shù)據(jù)正態(tài)變換分析結(jié)果為了適用于后續(xù)建模過程，需要把非正態(tài)分布的孔隙度和滲透率數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)轉(zhuǎn)換，使其呈正態(tài)分布。經(jīng)正態(tài)變換后，孔、滲數(shù)據(jù)分析如圖2-6和圖2-7所示。圖2-6 孔隙度正態(tài)轉(zhuǎn)換前后對(duì)比圖圖2-7 滲透率數(shù)據(jù)正態(tài)轉(zhuǎn)換前后對(duì)比圖 （3）參數(shù)之間相關(guān)性分析巖石的數(shù)值上等于巖石中的縱波速度與巖石密度的乘積，而巖石中的縱波速度與巖石密度受巖石內(nèi)部孔隙的影響，一般來說，巖石的孔隙度越大，縱波在巖石

10、中傳播的速度就越慢，巖石的密度就越小，因而波阻抗也就越小，呈負(fù)相關(guān)特征。目前，在地震或測(cè)井資料中，基本沒有直接反映滲透率變化的屬性，滲透率的求取多數(shù)通過取芯測(cè)定與測(cè)井資料或地震資料建立解釋模型，求取最佳孔-滲關(guān)系，然后用之求取無取芯井段的解釋滲透率；孔隙度與波阻抗具有很好的相關(guān)性，因此滲透率與波阻抗也會(huì)具有較好的相關(guān)性。本次建模實(shí)習(xí)提供的孔隙度、滲透率與波阻抗數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和孔隙度與滲透率數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析如圖2-8所示。圖2-8 孔、滲與波阻抗參數(shù)相關(guān)分析及孔-滲相關(guān)分析圖第三章 各變量的變差函數(shù)分析3.1 變差函數(shù)的基本原理變差函數(shù)是區(qū)域化變量空間變異性的一種度量，反映了空間變異程度隨距離

11、而變化的特征。變差函數(shù)強(qiáng)調(diào)三維空間上的數(shù)據(jù)構(gòu)形，從而可定量的描述區(qū)域化變量的空間相關(guān)性，即地質(zhì)規(guī)律所造成的儲(chǔ)層參數(shù)在空間上的相關(guān)性。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：而實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)的計(jì)算公式為：根據(jù)各井點(diǎn)已知的儲(chǔ)層參數(shù)值，在同一方向上，對(duì)不同的hi (i =1，2，n)可得到一組不同的實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)值*（hi）。以h為橫坐標(biāo)，*（hi）為縱坐標(biāo)所得到的一組(h,*（hi）)點(diǎn)稱為變差函數(shù)圖(見圖3-1)。變差函數(shù)圖中的幾個(gè)主要參數(shù)分別為a、c、co以及cc 其中，a表示變程(range)，反映區(qū)域化變量在空間上具有相關(guān)性的范圍，在變程范圍之內(nèi)數(shù)據(jù)具有相關(guān)性，在變程范圍之外數(shù)據(jù)互不相關(guān)。co表示塊金效應(yīng)(nugge

12、t effect)，用以描述區(qū)域化變量在很小的距離內(nèi)發(fā)生的突變程度。塊金值越大，說明數(shù)據(jù)的連續(xù)程度越差，反之則相反，它可以由測(cè)量誤差引起，也可以是來自礦化現(xiàn)象的微觀變異性。在數(shù)學(xué)上，塊金效應(yīng)相當(dāng)于變量的純隨機(jī)部分。c為基臺(tái)值( sill)，反映變量在空間上的總變異性大小，基臺(tái)值越大說明數(shù)據(jù)的波動(dòng)程度越大，參數(shù)變化的幅度越大。co為拱高，表示在取得有效數(shù)據(jù)的尺度上，可觀測(cè)得到的變異性幅度大小，當(dāng)塊金值等于零時(shí)，基臺(tái)值即為拱高。變差函數(shù)示意圖變差函數(shù)模型圖3-1 變差函數(shù)示意圖3.2 S-GeMs軟件變差函數(shù)分析模塊及基本操作簡(jiǎn)介3.2.1 模塊簡(jiǎn)介及基本操作簡(jiǎn)介S-GeMs軟件主界面中的Data

13、 Analysis/Variogram模塊是軟件進(jìn)行變差函數(shù)分析與擬合的工具，通過該模塊進(jìn)入變差函數(shù)分析的環(huán)節(jié)，首先選擇需要進(jìn)行變差函數(shù)分析的變量（參數(shù)），然后設(shè)置滯后距、滯后距個(gè)數(shù)、滯后距容差、主方向和次方向，角度容差，帶寬等參數(shù)，軟件初步成圖后進(jìn)行變差函數(shù)擬合，擬合出最佳的塊金值、基臺(tái)值、主變程和次變差等參數(shù)（圖3-2）。圖3-2 S-GeMs軟件變差函數(shù)分析基本操作流程3.2.2 參數(shù)設(shè)置的原則變差函數(shù)是分析是建模中至關(guān)重要的一步，變差函數(shù)是否擬合得當(dāng)直接影響后續(xù)建模的效果。據(jù)周游等（2010），進(jìn)行變差函數(shù)分析時(shí)，每一個(gè)滯后距用于計(jì)算變差函數(shù)的數(shù)值一般應(yīng)大于30個(gè)點(diǎn)對(duì)，為了精確地估計(jì)變

14、差函數(shù)，有的學(xué)者甚至建議至少應(yīng)有100到200個(gè)樣本數(shù)據(jù)。為了將滯后距控制在有意義的研究范圍內(nèi)，通常將搜索半徑限定為| h |L/2 (L為工區(qū)內(nèi)相距最遠(yuǎn)的2個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn))。最小滯后距可選為指定方向的平均井距，因?yàn)楫?dāng)小于平均井距時(shí)得不到足夠的點(diǎn)對(duì)。滯后距個(gè)數(shù)與搜索半徑及最小滯后距的關(guān)系為：滯后距個(gè)數(shù)=搜索半徑/基本滯后距，確定其中2個(gè)參數(shù)，另一個(gè)也就得到了。帶寬可選為2倍井距，滯后距容差可選為1 /2該方向的平均井距。容差角與井網(wǎng)的類型密切相關(guān)，一般可選為/8，可根據(jù)擬合效果做出變化，比如容差角和滯后距可以在上述原則上適當(dāng)?shù)卦鰷p，直到求出具有較小塊金值和主次方向變程為止。計(jì)算和分析變差函數(shù)的基本流

15、程如圖3-3.圖3-3 實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)的計(jì)算流程圖本次建模實(shí)習(xí)過程中，在沉積相三維變差函數(shù)分析中采用如表3-1的參數(shù)設(shè)置。表3-1 沉積相三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)分析參數(shù)相類型滯后距個(gè)數(shù)滯后距滯后距容限計(jì)算方向傾斜角角度容差帶寬Channel（河道）25301590°0°15°600°0°15°6045°0°15°60135°0°15°60Crevasse（決口扇）30251390°0°15°500°0°15°5045

16、6;0°15°50135°0°15°50Floodplain（泛濫平原）25301590°0°15°600°0°15°6045°0°15°60135°0°15°603.3 變差函數(shù)分析結(jié)果3.3.1 沉積相三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)分析經(jīng)過變差函數(shù)擬合，得出如表3-2的擬合數(shù)據(jù)結(jié)果和各沉積相的擬合曲線圖（圖3-4、圖3-5、圖3-6）。表3-2 沉積相三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)擬合結(jié)果相類型塊金值拱高基臺(tái)值主方向主變程次變程垂直變程Channel

17、（河道）0.10.1450.24590°30016580Crevasse（決口扇）0.0050.0520.0570°907560Floodplain（泛濫平原）0.060.1680.22890°18013590圖3-4 河道相（Channel）三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)擬合圖圖3-5 決口扇相（Crevasse）三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)擬合圖圖3-6 泛濫平原相（Floodplain）三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)擬合圖 根據(jù)擬合出來的結(jié)果，可得各種沉積相的變差函數(shù)模型（主變程）數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：（1）河道相（channel）變差函數(shù)指數(shù)模型： （2）決口扇相（crevasse）變差函數(shù)指數(shù)模型：

18、（3）泛濫平原（floodplain）變差函數(shù)指數(shù)模型：3.3.2 孔、滲數(shù)據(jù)三維變差函數(shù)分析同樣，根據(jù)以上沉積相的三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)分析方法，對(duì)經(jīng)過正態(tài)變換后的孔隙度、滲透率數(shù)據(jù)進(jìn)行變差函數(shù)分析與擬合，具體的參數(shù)和擬合結(jié)果如表3-3、表3-4和圖3-7、圖3-8。表3-3 孔隙度、滲透率（正態(tài)變換后）三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)分析參數(shù)數(shù)據(jù)類型滯后距個(gè)數(shù)滯后距滯后距容限計(jì)算方向傾斜角角度容差帶寬porosity_normal（孔隙度）20351590°0°15°700°0°15°7045°0°15°70135

19、6;0°15°70permeability_normal（滲透率）25301590°0°12°600°0°12°6045°0°12°60135°0°12°60表3-4 孔隙度、滲透率（正態(tài)變換后）三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)擬合結(jié)果數(shù)據(jù)類型塊金值拱高基臺(tái)值主變程方向主變程次變程垂直變程porosity_normal（孔隙度）0.30.6850.98590°16011580permeability_normal（滲透率）0.30.640.9490°1

20、8011580根據(jù)擬合出來的結(jié)果，可得孔隙度、滲透率的變差函數(shù)模型（主變程）數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：（1）孔隙度（正態(tài)變換后）變差函數(shù)指數(shù)模型： （2）滲透率（正態(tài)變換后）變差函數(shù)指數(shù)模型：圖3-7 孔隙度（正態(tài)變換后）三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)擬合圖圖3-8 滲透率（正態(tài)變換后）三維實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)擬合圖第四章 三維沉積相建模4.1 三維沉積相確定性建模（指示克里金方法）4.1.1 指示克里金方法（indicator_kriging）的基本思想是基于對(duì)原始數(shù)據(jù)的指示變換值（將數(shù)據(jù)按照不同的門檻值編碼為1或0的過程）進(jìn)行克里金估計(jì)。指示變換的一般原則：對(duì)于離散變量來說，目標(biāo)區(qū)內(nèi)的每一類相，當(dāng)它出現(xiàn)于某一位置時(shí)，指示

21、變量為1，否則為0。而對(duì)于連續(xù)變量來說，則首先要將連續(xù)變量截?cái)酁轭愋妥兞?，然后進(jìn)行指示變換。指示克里金屬于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，不同于其他克里金方法（通過參數(shù)的均值和方差來估值），它是以概率形式考慮特異值得存在，在不舍棄特異值數(shù)據(jù)的條件下進(jìn)行有效的空間估計(jì)。指示克里金建模的基本流程為：對(duì)變量進(jìn)行指示變換。分別求取指示值的變差函數(shù)， 分別作出變差函數(shù)圖。進(jìn)行指示克里金建模。指示克里金作為一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，在處理特高值和特低值的分布方面，具有明顯的優(yōu)勢(shì)。還可綜合各種軟信息（與硬信息一起）進(jìn)行指示克里金估計(jì)。4.1.2 S-GeMs軟件指示克里金方法建模模塊及基本操作流程簡(jiǎn)介S-GeMs軟件主界面中的A

22、lgorithm/Estimation/indicator_kriging是軟件建模中基于指示克里金插值的方法。利用指示克里金進(jìn)行沉積相概率建模時(shí)，首先要建立一個(gè)基于導(dǎo)入數(shù)據(jù)的網(wǎng)格，建立網(wǎng)格的基本操作過程如圖4-1。圖4-1 S-GeMs軟件建立笛卡爾網(wǎng)格的基本操作然后啟動(dòng)指示克里金插值方法，在general參數(shù)設(shè)置里選擇指示克里金插值的網(wǎng)格和設(shè)置插值后數(shù)據(jù)體的名稱，并選擇沉積相指示的種類數(shù)，勾選種類屬性，在相應(yīng)的位置填上各種沉積相的邊緣概率（之間用空格隔開）；在data參數(shù)設(shè)置里選擇硬數(shù)據(jù)（即經(jīng)過指示變換的數(shù)據(jù)體），并設(shè)置好搜索橢球體的參數(shù)；在variogram參數(shù)設(shè)置里，依次設(shè)置好經(jīng)過指示

23、變換的各種相的變差函數(shù)模型。參數(shù)設(shè)置完畢之后，點(diǎn)擊“Run Algorithm”命令，便可得到各種沉積相的三維概率模型。如圖4-2圖4-2 S-GeMs軟件指示克里金插值建模參數(shù)設(shè)置4.1.3 指示克里金方法（indicator_kriging）建模的結(jié)果本次建模實(shí)習(xí)所建立的三種沉積相（河道相、決口扇相、泛濫平原相）三維概率模型如圖4-3、圖4-4。4.2 三維沉積相隨機(jī)建模（序貫指示模擬方法）4.2.1 序貫指示模擬方法的基本思想序貫?zāi)M的基本思想是：某一位置u鄰域內(nèi)的所有已知數(shù)據(jù)(原始數(shù)據(jù)和已模擬的數(shù)據(jù))都可作為條件數(shù)據(jù)，在這一前提下進(jìn)行模擬。考慮N個(gè)隨機(jī)變量Zi的聯(lián)合分布。Zi可以代表：

24、某一區(qū)域內(nèi)離散在N個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)上的同一屬性； 同一點(diǎn)處的N個(gè)不同屬性；N個(gè)節(jié)點(diǎn)上的K個(gè)屬性的聯(lián)合分布，其中N=KN 。 已知N個(gè)隨機(jī)變量的n個(gè)數(shù)據(jù)，其相應(yīng)N元的條件累積分布函數(shù)(conditional cumulative distribution function, ccdf)可表示為：FN(Z1，Z2，Zn|（n）)=ProbZi<zi，i=1，2，n|（n）其中Prob表示求概率運(yùn)算。為了得到一個(gè)來自上式的N元樣本，可以由N個(gè)步驟來完成，每一步都是CCDF中的一個(gè)抽樣，這樣先前已模擬的數(shù)據(jù)可作為下一個(gè)抽樣的條件數(shù)據(jù)。隨著條件數(shù)據(jù)的不斷增加，已知信息點(diǎn)數(shù)目由n更新為n+ 1，序貫考慮所

25、有N個(gè)隨機(jī)變量，可得到N元樣本。序貫指示模擬的基本思想是：通過指示克里金確定條件累積概率分布函數(shù)（ccdf），并應(yīng)用序貫?zāi)M得到模擬實(shí)現(xiàn)?；镜牧鞒淌牵?求取ccdf。 在類型變量的模擬過程中，對(duì)于三維空間的每一網(wǎng)格(像元)，首先通過指示克里金估計(jì)各類型的條件概率，并歸一化，使所有類型變量的條件概率之和為1。根據(jù)指示克里金求出的某網(wǎng)格的各類型變量的條件概率，確定該處的累積條件分布函數(shù)（ccdf） 隨機(jī)模擬。 隨機(jī)提取一個(gè)0至1之間的隨機(jī)數(shù)，該隨機(jī)數(shù)在條件概率分布函數(shù)（ccdf）中所對(duì)應(yīng)的變量即為該像元的相類型。這一過程在其它各個(gè)象元進(jìn)行運(yùn)行，便可得到研究區(qū)內(nèi)相分布的一個(gè)隨機(jī)實(shí)現(xiàn)。序貫指示模擬的

26、優(yōu)點(diǎn)是可用于模擬復(fù)雜各向異性的地質(zhì)現(xiàn)象。由于各個(gè)類型變量均對(duì)應(yīng)于一個(gè)指示變差函數(shù)，從而可建立各向異性的模擬圖象。缺點(diǎn)是不能很好地恢復(fù)目標(biāo)相的幾何形態(tài)。圖4-3 第106層沉積相概率模型（指示克里金方法）圖4-4 第51層沉積相概率模型（指示克里金方法）4.1.2 S-Gems軟件序貫指示模擬方法建模模塊及基本操作流程簡(jiǎn)介S-GeMs軟件主界面中的Algorithm/Simulation/Sisim是軟件建模中基于序貫指示模擬的方法。利用序貫指示模擬進(jìn)行沉積相隨機(jī)建模時(shí)，首先要建立一個(gè)基于導(dǎo)入數(shù)據(jù)的網(wǎng)格，建立網(wǎng)格的基本操作過程在4.1.2中已有闡述（圖4-1）。然后啟動(dòng)序貫指示模擬插值方法，在g

27、eneral參數(shù)設(shè)置里選擇序貫指示模擬的網(wǎng)格和設(shè)置插值后數(shù)據(jù)體的新名稱，選擇隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)的個(gè)數(shù)，勾選種類屬性和設(shè)置相的種類數(shù)，再設(shè)置各種沉積相的邊緣概率；在data參數(shù)設(shè)置里選擇硬數(shù)據(jù)（未經(jīng)指示變換的數(shù)據(jù)體），并選擇利用指示克里金建立的各種相的概率模型；在variogram參數(shù)設(shè)置里，設(shè)置好原始沉積相數(shù)據(jù)的變差函數(shù)模型。參數(shù)設(shè)置完畢之后，點(diǎn)擊“Run Algorithm”命令進(jìn)行運(yùn)算，便可得到三維沉積相隨機(jī)模型。參數(shù)設(shè)置如圖4-5。圖4-5 S-GeMs軟件序貫指示模擬隨機(jī)建模參數(shù)設(shè)置4.1.3 序貫指示模擬方法（sisim_kriging）建模的結(jié)果 以第1層為例，通過序貫指示模擬方法進(jìn)行沉

28、積相隨機(jī)模擬建模，本次建模建立了10個(gè)實(shí)現(xiàn)（如4-6）。沉積相Sisim隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)1沉積相Sisim隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)2沉積相Sisim隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)3沉積相Sisim隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)4沉積相Sisim隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)5沉積相Sisim隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)6沉積相Sisim隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)7沉積相Sisim隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)9沉積相Sisim隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)9沉積相Sisim隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)10圖4-6 三維沉積相序貫指示隨機(jī)模擬模型（以第1層為例，10個(gè)實(shí)現(xiàn)）（備注：紅色為河道相；藍(lán)色為泛濫平原相；綠色為決口扇相）第五章 三維儲(chǔ)層參數(shù)建模5.1 協(xié)同克里金方法（cokriging）三維儲(chǔ)層參數(shù)確定性建模5.1.1 協(xié)同克里金方法的

29、基本思想通常地質(zhì)研究中包含兩類數(shù)據(jù)：硬數(shù)據(jù)(主要信息)和軟數(shù)據(jù)(次要信息)。一般認(rèn)為硬數(shù)據(jù)是基于對(duì)客觀存在的事物或現(xiàn)象進(jìn)行測(cè)量和觀察的結(jié)果，而軟數(shù)據(jù)是基于人們的主觀判斷所得到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。例如在油藏描述過程中，所能獲得的硬數(shù)據(jù)(井位數(shù)據(jù))往往非常少，而關(guān)于所研究變量的軟數(shù)據(jù)(如地質(zhì)解釋和地震資料等)卻相對(duì)較為豐富。軟數(shù)據(jù)一般提供了較廣泛范圍內(nèi)的低分辨率信息。協(xié)同克里格方法利用幾個(gè)變量之間的空間相關(guān)性，對(duì)其中的一個(gè)或幾個(gè)變量進(jìn)行空間估計(jì)，是一種可以包含多種變量信息的插值方法，它可以同時(shí)結(jié)合較粗分辨率的空間信息和其他一些較細(xì)分辨率的空間信息進(jìn)行插值估計(jì)。與其他一些插值方法相比，協(xié)同克里格提供了一種無

30、偏的最小方差估計(jì)。傳統(tǒng)的全局協(xié)同克里金方法具有交叉矩陣不穩(wěn)定的問題，基于Markov模型的同位置協(xié)同克里金方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)全局協(xié)同克里金的逼近。Markov模型假設(shè)；對(duì)于軟數(shù)據(jù)而言，與其同位置的硬數(shù)據(jù)可以屏蔽其他硬數(shù)據(jù)對(duì)于該軟數(shù)據(jù)的影響。5.1.2 S-Gems軟件協(xié)同克里金方法建模模塊及基本操作流程簡(jiǎn)介S-GeMs軟件主界面中的Algorithm/Estimation/cokriging是軟件建模中基于協(xié)同克里金插值的方法。利用協(xié)同克里金插值方法進(jìn)行儲(chǔ)層參數(shù)確定性建模時(shí)，首先要建立一個(gè)基于導(dǎo)入數(shù)據(jù)的網(wǎng)格，建立網(wǎng)格的基本操作過程在4.1.2中已有闡述（圖4-1）。啟動(dòng)協(xié)同克里金插值方法，在gen

31、eral參數(shù)設(shè)置里選擇協(xié)同克里金插值的網(wǎng)格和設(shè)置插值后數(shù)據(jù)體的新名稱，并選擇克里金計(jì)算方法（可選簡(jiǎn)單克里金和傳統(tǒng)克里金方法），再選擇協(xié)同克里金的類型（Markov Model 1）；在data參數(shù)設(shè)置里選擇主要硬數(shù)據(jù)和軟數(shù)據(jù)體，設(shè)定兩種數(shù)據(jù)體的搜索橢球參數(shù)，并設(shè)置好搜索橢球體的參數(shù)；在variogram參數(shù)設(shè)置里，設(shè)置好硬數(shù)據(jù)體的變差函數(shù)模型、硬數(shù)據(jù)與軟數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)及軟數(shù)據(jù)的方差。參數(shù)設(shè)置完畢之后，點(diǎn)擊“Run Algorithm”命令運(yùn)算便可得到儲(chǔ)層參數(shù)的的三維模型。參數(shù)設(shè)置如圖5-1。圖5-1 S-GeMs軟件協(xié)同克里金儲(chǔ)層參數(shù)建模參數(shù)設(shè)置5.1.3 協(xié)同克里金方法（cokriging）

32、建模結(jié)果根據(jù)上述方法，通過協(xié)同克里金方法進(jìn)行儲(chǔ)層參數(shù)確定性建模，建立三維儲(chǔ)層參數(shù)（孔隙度和滲透率）模型，以第1、3、5、7、9層為例（圖5-2）。Por-cokrig-impedance模型（頂面為第1層）Perm-cokrig-impedance模型（頂面為第1層）Por-cokrig-impedance模型（第3層）Perm-cokrig-impedance模型（第3層）Por-cokrig-impedance模型（第5層）Perm-cokrig-impedance模型（第5層）Por-cokrig-impedance模型（第7層）Perm-cokrig-impedance模型（第7層）P

33、or-cokrig-impedance模型（第9層）Perm-cokrig-impedance模型（第9層）圖5-2 三維儲(chǔ)層參數(shù)模型（協(xié)同克里金方法、以第1、3、5、7、9層為例）5.2 協(xié)同序貫高斯模擬方法（cosgsim）三維儲(chǔ)層參數(shù)隨機(jī)建模5.2.1 協(xié)同序貫高斯模擬方法的基本思想 協(xié)同序貫高斯模擬（cosgsim）本質(zhì)上是序貫高斯模擬方法(sequential Gaussian simulation, GSIM)的一種拓展，其能夠同時(shí)結(jié)合多種信息進(jìn)行插值估計(jì)。在cosgsim中，根據(jù)正態(tài)ccdf，利用協(xié)同克里金序貫地模擬每一個(gè)待模擬節(jié)點(diǎn)。模擬時(shí)的條件數(shù)據(jù)是所有已知的原始數(shù)據(jù)及模擬區(qū)域

34、內(nèi)的已知模擬結(jié)果。Cosgsim模擬步驟如下：Step l. 確定單變量累積分布函數(shù)Fz（Z）， 使其不僅代表Z樣本信息，同時(shí)代表整個(gè)區(qū)域的信息。Step 2. 進(jìn)行正態(tài)轉(zhuǎn)換。使Fz（Z）變成為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)。Step 3. 對(duì)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行二元正態(tài)性檢查。 Step 4. 進(jìn)行插值模擬。 Step 4. 1. 定義隨機(jī)路徑.使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)只計(jì)算一次。每個(gè)節(jié)點(diǎn)只保留特定數(shù)目的條件數(shù)據(jù)（包括原始數(shù)據(jù)和已模擬的結(jié)果數(shù)據(jù)）Step 4. 2. 根據(jù)正態(tài)轉(zhuǎn)換后的變差函數(shù)。使用協(xié)同克里格法來確定位置u處的隨機(jī)函數(shù)Y( u)的ccdf的參數(shù)； Step 4. 3. 從CCDF中獲取模擬數(shù)值。將結(jié)果加入到已知數(shù)據(jù)

35、集； Step 4. 4. 計(jì)算下一個(gè)節(jié)點(diǎn)直到所有節(jié)點(diǎn)均被模擬完畢。Step 5. 進(jìn)行正態(tài)反變換，轉(zhuǎn)換到原始數(shù)據(jù)域。作為一種可以結(jié)合多種變量信息的空間插值方法，COSGSIM可以同時(shí)結(jié)合較粗分辨率的空間信息和其他一些較細(xì)分辨率的空問信息進(jìn)行插值。雖然COSGSIM是一種全通濾波器，可以彌補(bǔ)協(xié)同克里格方法對(duì)插值區(qū)域平滑的作用，但是其本身的交叉協(xié)方差矩陣不穩(wěn)定且不易獲取。為解決上述問題，基于M arkov模型的COSGSIM，假設(shè)與某個(gè)軟數(shù)據(jù)同位置的硬數(shù)據(jù)可以屏蔽其他硬數(shù)據(jù)對(duì)于該軟數(shù)據(jù)的影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)基于全局協(xié)同克里格的COSGSIM的合理逼近。5.2.2 S-Gems軟件協(xié)同序貫高斯模擬方法建模

36、模塊及基本操作流程簡(jiǎn)介S-GeMs軟件主界面中的Algorithm/Simulation/cosgsim是軟件建模中基于協(xié)同序貫高斯模擬插值的方法。利用協(xié)同序貫高斯模擬進(jìn)行儲(chǔ)層參數(shù)隨機(jī)建模時(shí)，首先要建立一個(gè)基于導(dǎo)入數(shù)據(jù)的網(wǎng)格，建立網(wǎng)格的基本操作過程在4.1.2中已有闡述（圖4-1）。啟動(dòng)協(xié)同序貫高斯模擬插值方法，在general參數(shù)設(shè)置里選擇協(xié)同序貫高斯模擬的網(wǎng)格和設(shè)置插值后數(shù)據(jù)體的新名稱，選擇隨機(jī)模擬實(shí)現(xiàn)的個(gè)數(shù)，再選擇克里金計(jì)算方法和協(xié)同克里金類型（Markov Model 1）；在prim.data參數(shù)設(shè)置里選擇硬數(shù)據(jù)，并設(shè)置硬數(shù)據(jù)的搜索橢球體參數(shù)；在sec.data參數(shù)設(shè)置里選擇軟數(shù)據(jù)數(shù)

37、據(jù)，并設(shè)置軟數(shù)據(jù)的搜索橢球體參數(shù)；在prim.var參數(shù)設(shè)置里設(shè)置硬數(shù)據(jù)的變差函數(shù)；在sec.var參數(shù)設(shè)置里設(shè)置硬數(shù)據(jù)和軟數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)。參數(shù)設(shè)置完畢之后，點(diǎn)擊“Run Algorithm”命令進(jìn)行運(yùn)算，便可得到三維儲(chǔ)層參數(shù)隨機(jī)模型。參數(shù)設(shè)置如圖5-3。圖5-3 S-GeMs軟件協(xié)同序貫高斯方法儲(chǔ)層參數(shù)建模參數(shù)設(shè)置5.2.3 協(xié)同序貫高斯模擬方法（cosegsim）建模結(jié)果以第1層為例，通過協(xié)同序貫高斯模擬方法進(jìn)行三維儲(chǔ)層參數(shù)隨機(jī)模擬建模，本次建模建立了10個(gè)實(shí)現(xiàn)（如5-4和圖5-5）。Por-cosgsim-impedance隨機(jī)模型1Por-cosgsim-impedance隨機(jī)模型2Por-cosgsim-impedance隨機(jī)模型3Por-cosgsim-impedance隨機(jī)模型4Por-cosgsim-impedance隨機(jī)模型5Por-cosgsim-impedance隨機(jī)模型6Por-cosgsim-impedance隨機(jī)模型7Por-cosgsim-impedance隨機(jī)模型8Por-cosgs