三维地质建模方法及规范教学

三维地质建模方法及规范地质模型是指能定量表示地下地质特征和各种储层参数三维空间分布的数据体。一个完整油藏的地质模型应该包括构造模型、沉积模型、储层模型及流体模型。油藏描述最终结果是油藏地质模型，而油藏地质模型的核心是储层地质模型（储层骨架模型和储层参数模型）。三维地质建模是从三维的角度对储层的各种属性进行定量的研究并建立相应的三维模型。其核心是对井间储层进行多学科综合一体化、三维定量化及可视化的预测。与传统的二维储层研究相比，三维地质建模具有以下明显的优势：1、能更客观地描述储层能更精确的表征地下储层形态，克服了用二维图件描述三维储层的局限性。可以更好地指导油田勘探开发工作者进行合理的油藏评价及开发管理。

2、可更精确地计算油气储量常规的储量计算单元是以油藏（一个油水系统）为计算单元，储量参数（含油面积、油层厚度、孔隙度、含油饱和度）均用平均值来表示，缺点是忽略了储层非均质因素。应用三维油藏模型的三维网格计算储量，大大提高了计算精度。3、有利于三维油藏数值模拟油藏数值模拟要求一个把油藏各项特征参数在三维空间上的分布定量表征出来的地质模型；实际的油藏数值模拟还要求把储层网块化，并对各个网块赋予各自的参数值来反映储层参数的三维变化。1、三维地质建模的目的三维地质模型是油藏描述成果的可视化！2、三维地质模型的分类分类依据分 类结

果模型的作用与特征不同研究阶段与任务概念模型（典型化、概念化、抽象化）勘探阶段、开发早期静态模型（实体模型：一个油田实际资料点描述储层特征三维空间分布和变化）开发中期油藏描述预测模型（重视井资料点、追求控制点间的内插和外推）开发后期储层表征表达内容与属性离散型：骨架模型----相模型、亚相模型、微相模型砂体模型；有效储积空间展布特征、储层的连通与叠置形式离散型：骨架模型----流动单元模型不同渗流单元的变化离散型：骨架模型----裂缝模型—网络模型、密度模型裂缝空间展布连续型：参数模型---孔隙度模型、渗透率模型、饱和度模型孔、渗、饱分布层次规模与维数一维井模型：单井地质模型、层内非均质模型单井储层特征二维层模型：砂体剖面模型、平面模型平面、剖面储层展布特征三维体模型：井组模型、砂体模型、参数模型、隔夹层模型三维空间储层分布特征3、三维地质建模的原则1、多学科综合一体化建模---地震信息预测井间储层分布、测试及动态信息预测储层的连通关系；2、相控储层建模---首先建立沉积相、储层结构或流动单元模型，然后根据不同沉积相（砂体类型或流动单元）的储层参数定量分布规律，分相进行井间插值或随机模拟，进而建立储层参数分布模型。

。3、等时建模---利用等时界面将沉积体划分为若干等时层，按层建模，同时针对不同的等时层输入反映各自地质特征的不同的建模参数；储层建模过程中三维网块化一般在层内进行

；4、成因控制储层相建模---在相建模时，应充分应用层序地层学原理及沉积相模式来约束建模过程，依据层序演化模式及相模式（相序规律、砂体叠加规律、微相组合方式以及各相几何学特征）选取建模参数，以使相模型尽量符合地质实际。5、确定性建模与随机建模相结合--为了尽量降低模型中的不确定性，应尽量应用确定性信息来限制随机建模的过程。随机建模不是确定性建模的替代，其主旨是对储层的不确定性进行分析与评价。4、地质建模的基本程序建立储层地质模型的总体思路：采用点---面---体的基本过程。第一步：建立井模型关键点是把各类储层信息转化为储层地质特征参数的解释模型。

通过垂向连续井数据从顶界到底界依次按照一定步长“粗化”得到的数据串（网块化井数据）。第二步：建立层模型包含构造模型（断层模型、地层模型）、平面层的储层模型。构造模型的关键点在于正确进行井间小层或单砂层的对比。一般原则是：界面划分、分级控制、相序指导、等时对比。建立平面层模型的目的是在三维储层建模中约束三维网格赋值。第三步：建立体模型在构造模型的基础上，根据井模型，在平面储层模型的约束下，定量给出储积体内空间各点的各种层属性值。关键点是根据已知井点的参数值内插或外推未钻井区域储层的各种属性值；采用“两步建模”方法---先建立相模型、再在相控条件下建立参数模型。难点是建立渗透率模型。5、地质建模的步骤：一、数据准备1、数据类型；2、数据集成及质量检查；二、构造建模1、建立断层模型；2、建立层面模型；3、建立网格模型；三、属性建模1、建立相模型；2、建立参数模型；3、影响模型精度的因素；四、图形显示；五、模型优选；六、体积计算---储量计算；七、模型粗化1、粗化网格的设置；2、属性粗化的计算；数据集成----集成不同比例尺、不同来源的井数据、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。数据检查----应用不同的统计分析方法对数据进行检查。如直方图、散点图、三维显示。影响模型精度的因素有三个：资料丰富程度及解释精度；建模方法选择；建模人员的地质理论水平、对工区的熟悉程度、计算机应用水平、软件掌握程度，对数学算法的理解等。随机建模模型优选---复杂的过程，符合沉积模式、统计参数、忠实于硬数据、抽稀检验等。5、地质建模的步骤：数据准备：储层地质建模以多学科数据库为基础。数据的丰富程度及其准确性在很大程度上决定着所建模型的精度。从数据来源来看，建模数据包括井数据、地震数据、动态数据、地质解释的二维剖面及平面研究成果和数据等。井数据包括井基本信息、岩心数据、测井及其解释数据、分层数据、断点数据等。地震数据包括地震解释的断层数据、层面数据以及从地震数据体中提取或特殊处理得到的地震属性数据等。动态数据主要为单井测试及井间动态监测数据。动态数据反映的储层信息包括两个方面，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，因其为井筒周围一定范围内的渗透率平均值，精度相对较低，一般作为储层建模的软数据。剖面和平面成果与数据在三维建模前，需要首先对研究区进行二维剖面解释和二维平面研究，包括沉积相、砂体厚度、孔隙度、渗透率、油/气/水分布等。这些成果既要以成果图表示，在建模过程中作为参考（即地质指导），还应表达为网格化数据体，用作为三维建模的趋势约束。特别注意的是，三维建模需要与一维井解释、二维剖面和平面研究互动进行，不是简单的从一维井到三维模型。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、动态数据、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。5、地质建模的步骤：构造建模是三维储层地质建模的重要基础。主要内容包括三个方面：第一，通过地震及钻井解释的断层数据，建立断层模型；第二，在断层模型控制下，建立各个地层顶、底的层面模型；第三，以断层及层面模型为基础，建立一定网格分辨率的等时三维地层网格体模型。沉积相建模：一般指示克里金插值建模主要应用井资料（井眼解释的沉积相）进行井间插值建模。在建模过程中，需要进行井数据的网格化、各相比例统计、指示变差函数求取、平面相趋势设置。应用平面相图作为各相类型的平面局部概率趋势的依据。针对平面上的不同“相区”，给定不同的相比例，而同一“相区”的相比例相同。如图

所示，包括三类“相区”，即河道“相区”、溢岸“相区”、泛滥平原“相区”。分“相区”进行各相比例的统计，并根据统计结果将平面相图转化为平面相比例数据体（垂向各网格层的数值相同）。5、地质建模的步骤：5、地质建模的步骤：相控参数建模：应采用“相控建模”或“二步建模”方法，即首先建立沉积相，然后根据不同沉积相的储层参数定量分布规律，分相进行井间插值或随机模拟，建立储层参数分布模型。数据变换可分为如下步骤：第一步：通过统计直方图查看建模数据的原始分布，一般会对数据分布的前后端进行截断，目的是滤掉不合理的奇异值（截断变换），使数据近似成正态分布；第二步：对过滤了奇异值的数据进行地质趋势分析，一般包括压垂向压实成岩趋势、垂向沉积趋势、平面横向趋势、地质体内部趋势以及三维体趋势等（趋势变换）等；第三步：对减去趋势后的数据进行统计分析，并根据建模算法的需要对数据进行变换。例如序贯高斯模拟算法要求数据服从标准正态分布，对渗透率参数建模时，就需要对数据做对数和标准正态分布变换。一般数理统计方法：三角网插值法、距离反比法、多重网格收敛法、径向基函数法、离散光滑插值法等，均可用于储层参数的平面或三维插值。克里金插值法：通过协方差或变差函数表达了对储层参数的空间相关性。插值方法包括基本克里金插值方法（简单与普通克里金）、具有趋势的克里金方同位协同克里金插值方法等。储层参数随机建模：目前常用的方法为序贯高斯模拟。5、地质建模的步骤：算法名称描述算术平均（Arithmetic）算术平均法适合可相加的储层参数，如孔隙度、含油饱和度、净毛比等粗化过程中，可指定权参数得到更为合理的粗化结果，如含油饱和度粗化时一般将采用有效网格体积作为权参数。几何平均（Geometric）几何平均法适合于空间相关性不明显，且呈对数正态分布的渗透率属性该方法对低值敏感。调和平均（Harmonic）调和平均法适合于各垂向网格层渗透率为常数，且整体呈对数正态分布的渗透率属性。该方法对低值敏感。平方根平均（RMS）平方根平均法对高值敏感。一般RMS

>Arithmetic

>

Geometric

>

Harmonic.油藏模型粗化：（1）油藏数模网格的建立；（2）网格对应关系设置；（3）油藏参数模型粗化。。。第一步：点击角点网格，完成层模型定义；第二步：骨架网格剖分（断层模型检查、二级边界定义、生成顶面、中面、底面网格骨架面）；第三步：构造插值（生成砂层组顶面的构造面）；第四步：地层创建（在砂层组顶面控制下创建小层的构造面）；第五步：垂向网格划分；第六步：BW创建（井数据网格化---沉积相、孔渗饱参数）；第七步：沉积相表征（指示克里金插值、序贯指示模拟）；第八步：相控参数表征（普通克里金插值、序贯高斯模拟、相控）；第九步：油气水界面插值；第十步：储量计算；第十一步：模型粗化；Direct软件三维地质建模流程5、地质建模的步骤：重点突出以下几个问题的研究：第一：断层建模:利用地震解释的砂层组层面构造及断裂系统，充分结合单井钻遇的断点深度，修改断层模型，尤其是定向井、水平井的轨迹与层面构造的吻合程度。经井点校正后的断面三维模型要符合地质概念。第二：地层格架符合沉积规律:河流相沉积对比要满足河流相“二元结构”的前提下，利用等高程对比模式、相变对比模式、河道砂体下切对比模式、多期河道叠加对比模式逐级开展小层对比与划分。不能完全按等厚进行对比，要按照砂层组---小层---单层---构型----流动单元顺序逐步开展。第三：平面相组合符合沉积模式:在岩芯标定的建立“岩电关系”基础上，识别单井相。充分利用砂层厚度分布图、测井曲线形态、砂地比，在变差函数插值生成沉积相平面图基础上，人机交互修改完善平面相组合，为相控参数建模提供合理的沉积相模型。复杂断块油藏三维地质建模思路5、地质建模的步骤：第四：声波时差标准化及测井参数二次解释突出声波时差曲线的质量检查、在“四性关系”基础上建立测井参数解释模型，为参数建模提供消除系统误差、统一刻度下的孔渗参数。其目的是提高三维模型的质量，为数值模拟提供更加符合实际的参数模型。第五：流体分布受岩性、构造、断层三大因素控制油气水分布规律要满足岩性控制、构造高部位是油及低部位是水、断层对油水的控制。第六：地质储量复算突出各小层地质储量的复算，并与上报地质储量进行对比，找出储量变化的原因。同时加强三维模型地质储量的计算结果与二维储量的对比。第七：三维建模网格设计提前与数值模拟人员结合突出网格方向与主断层走向平行，或者与物源方向一致。复杂断块油藏三维地质建模思路5、地质建模的步骤：目的：注采井组主力油层三维地质建模（为数值模拟提供三维模型）；资料准备：井位信息（井口坐标、注采井别、补心海拔高度）；定向井、水平井的井轨迹（测深、井斜角、方位角）；测井曲线（SP COND ML1

ML2 RT AC）4)

测井解释成果表（砂体数据---砂层顶底深度、油气水解释结论、有效厚度）；5）小层或单层地质分层数据（测深）；6）测井解释孔渗参数公式；建模前数据检查：地质分层----作构造图检查分层的合理性；砂层与曲线的匹配检查----砂层厚度决定相、流体、孔渗参数计算；注采井组三维地质建模思路5、地质建模的步骤：计算孔隙度渗透率-----孔隙度大于50%的原因分析？AC曲线的异常值检查；依据砂层厚度判断沉积相、流体属性。地质储量复算---面积、有效厚度、油气水分布范围、储量参数准备；三维地质建模：平面网格设计、二级边界设置-----10m*10m；构造建模及地层建模-----3-4个主力小层；垂向网格划分------0.25//0.5m突出层内非均质差异或物性夹层的影响；BW井数据----沉积相、孔隙度、渗透率、净毛比相控参数建模；三维模型地质储量计算；三维模型粗化。注采井组三维地质建模思路5、地质建模的步骤：地 质 模 型采用多学科综合研究方法进行地质建模地质模型规模的级别地质模型的基本内容和数字化地质模型中区域的确定地质模型中层段的确定地质模型的储量6、三维地质建模流程及技术标准采用多学科综合研究方法进行地质建模可根据需要组建大小规模不等的研究组织，多学科共同参与地质建模。参加人员应基本来自地质、地震、测井、油田开发、油藏数值模拟、油层物理等主要学科。使用不同学科的数据时，应了解其测取的方法、原理和精度，同时应注意不同学科的数据在空间和时间上代表性的差异。应了解、掌握相关学科有关研究报告的观点及结论。6、三维地质建模流程及技术标准地质模型规模的级别基本要求地质模型建立之前，应根据研究问题的需要，在能够充分反映油藏非均质性和复杂性，并满足模拟区地质特征的研究和不同开发阶段需要的前提下，来确定地质模型规模的级别，可分为油田级地质模型、储层级地质模型和砂体级地质模型。油田级地质模型针对整个或部分油藏，能提供其范围内的典型地质情况，以表征宏观非均质性的特点。能充分反映构造特征及断层分布、砂体连续性及连通性、沉积相和微相的类型及分布、流体类别和分布等主要情况。必须把储层主要的地质、岩石和流体的特征利用沉积相分析、物理实验和其它方法识别、提取出来，并概括、填加到模型中去。6、三维地质建模流程及技术标准地质模型规模的级别储层级地质模型针对小层范围内的沉积，以表征储集体之间的平面非均质性为主。在沉积相和微相划分的基础上建立。能充分反映砂体的平面展布特征及砂体间的连通程度等。砂体级地质模型针对横向和垂向上连续的单一沉积砂体，以表征单砂体规模的内部物性变化。在单砂体内应具有基本相同的渗流特征和流体特性。能充分反映垂向上的沉积韵律特征和渗透率在平面上的方向性。6、三维地质建模流程及技术标准地质模型的基本内容和数字化概述:

不同级别的地质模型所包含的内容应有所侧重和不同。地质模型应包括地层格架特征、构造特征、圈闭特征、储集条件、层组划分、隔层特征、沉积相和微相、储层特性、流体性质和分布特征等基本内容。地层格架、构造及圈闭特征使用与地层的几何形态及接触关系、顶深、地层厚度、地层倾角、断层的分布形态、断距的大小等有关的参数进行表征。储集条件:

使用与储集空间类型如孔隙或裂隙有关的参数来表征。层组划分:

使用各层段的地层厚度或顶深来表征。隔层特征:

使用各层段之间的垂向传导率来表征。6、三维地质建模流程及技术标准地质模型的基本内容和数字化沉积微相以按照不同地质特征和岩石物性细分岩石体积的流动单元方法为基础，实现不同的沉积微相或差异体的数字化。沉积微相的表征中应包括流体物性和渗流特征。表征时，同类沉积微相的同一参数允许存在较大差别，而同一沉积微相内同一参数的差别应小于同类相间的差别，如果差别过大，可按亚相或差异体处理。沉积微相的表征。地质特征如沉积构造、分界面、隔层等有关参数；同时岩石物性如孔隙度、渗透率等有关参数；同时流体物性如流体粘度、原油饱和压力等有关参数；同时渗流特征如束缚水饱和度、最大含水饱和度、相对渗透率和毛管压力曲线的类型及形态等有关参数。6、三维地质建模流程及技术标准地质模型的基本内容和数字化储层特征储层物性特征。应使用孔隙度、渗透率、微裂缝、双孔双渗等参数来表征储层润湿性和渗流特征。应使用束缚水饱和度、等渗点饱和度、最大含水饱和度和相渗曲线、毛管压力曲线来表征。储层的非均质性。应使用不同层段的有效厚度、渗透率的方向性等参数来表征。流体性质分布特征应使用原油密度、天然气密度、水密度、初始压力、油气水的高压物性曲线、油气水的界面深度等参数来表征。6、三维地质建模流程及技术标准地质模型中区域的确定区域的位置区域的位置由研究问题的需要来确定。区域的位置对于所研究的问题应具有较强的地质、开发方面的代表性，使得最终获取的结论和认识也能够指导其它类似区块的开发而具有较普遍的意义。区域的位置可以从实际油藏中选取，也可以从已有的大型油藏数值模拟结果中选取。从数模结果中选取的层段应使用本层段经过拟合的静动态数据；边界应使用经过模拟计算的流入流出量。区域的大小能充分反映油藏静态的特征。能充分反映油藏的开采方式。能保证各套开采层系井网的完整，使模型中的注采对应关系真实。能充分反映研究区域的弹性能量和流入流出的影响。6、三维地质建模流程及技术标准地质模型中区域的确定区域的边界选择的区域边界应尽可能使内外流体之间的流动为最小且垂直于边界，可选择密封断层、尖灭变差区的边部作为边界；也可以选择流体界面、生产井或注入井井排作为边界，但要做相应流入流出的处理。不应把边界设置在井排之间。模拟区域边界的形状应符合实际边界形状。边界设置在井排上时，边界的形状可以依井取线。对于形状复杂的实际边界，允许做合理的简化或处理。为了减少开放边界的不利影响，可以在模型中多取一些面积，采用输出分区指标的方式来考察目的区域的开发状况。6、三维地质建模流程及技术标准地质模型中层段的确定层段划分的精细程度要求层段划分的多少应根据地质模型的规模级别和不同的精细程度来划定。基本要求：油田级分层应能反映开发层系中划定的各个层段（小层）在垂向上的沉积状况；储层级分层应能反映层系中各层段内的沉积相或微相在垂向上的更叠状况；砂体级分层应能反映砂体在垂向上的沉积韵律特征。6、三维地质建模流程及技术标准地质模型中层段的确定层段设置应注意的事项某一层段的确定，应视具体地质条件而定，尽量避免人为劈分地层。不应把岩性隔层单独做为一个层段，应依据实际层段的顶深，把隔层厚度划入或劈分到上、下层段的地层厚度中。在地质模型上可以使用垂向传导率来描述上、下两个层段之间有无隔层及隔层不同发育状况下的接触、连通关系，其数值大小、范围应依据本模拟区有关的静态资料来给定。地质模型中的油水界面、油气界面应与实际层界面相一致，同时应保证油水、油气混合段的高度与实际一致。不包括气顶、底水时，油气、油水界面可以根据需要上下移动。模拟层段的深度必须与实际井点处的深度保持一致。6、三维地质建模流程及技术标准地质模型的储量除了专门对地质储量的研究外，地质模型的储量必须和实际区域、层段的储量一致。为了拟合实际储量而修改模型地质参数时，应从准确性最差的储量参数着手，修改后的储量参数必须和其它地质参数保持匹配，并得到地质人员的认可。对各个相控区应给出相应的地质储量。6、三维地质建模流程及技术标准井间参数预测必须进行井点抽稀预测试验。参数场平均值应接近井点参数平均值。对场内突变及无数据部位的处理要符合地质情况。井间参数预测时应考虑断层、尖灭、沉积相带等不同地质现象的影响，在相应的区域内确定参数预测的范围。相控区的参数预测范围应限定在相内，区内有断层时，应以断层为界来分别确定顶深的不同参数预测范围。相渗曲线的选取地质模型应依据静态情况对不同的层段和相控区分配不同的相渗曲线。地质模型的检查地质模型建立后，应将各个原始参数场绘图检查确保数据无误并真实地反映实际6、三维地质建模流程及技术标准网格设计网格的数量网格的数量应考虑研究的目的和模型的分辨程度。提供足够的网格使模型能反映出相应尺度下的静态属性在空间的展布和变化情况，非均质状况越严重、地质的认识越丰富细致，网格数应越多，比较精细时应能够对最小沉积微相在平面和垂向上进行细致地刻划。在涉及一种流体驱替另一种流体的油藏研究中，必须提供足够的网格以控制和跟踪流体界面的运动。在油田级的三维模拟中，同一层系的注采井间至少有三个网格。如果油藏模拟的后续预测方案涉及加密井，那么在网格设计时还应事先预留出位置，以保证注采井间至少有三个网格。在进行只包括几口井的小规模研究中，井间至少有五个网格。垂向网格的数量取决于模拟层段的数量。6、三维地质建模流程及技术标准6、三维地质建模流程及技术标准网格的尺寸要考虑网格尺寸对所研究问题精细程度的影响。网格尺寸过大会使动静态参数在较大范围内平均化，不利于参数分布的刻划，也使获取适当的相对渗透率曲线变得困难，而网格尺寸过小，模型的收敛性差，计算需要的时间长，内存大。优先考虑使用均匀网格。注意注入井或其它位置上的低孔隙体积网格单元对时间步长带来的不利影响，在不使油藏特征发生畸变以至损害模拟结果的前提下，应调整相邻网格单元的尺寸、形状或采用死孔隙体积的方法进行处理。对于实际位置很近的井，应将它们设置成同网格的井。在建立油田规模的非均匀直角坐标网格时，在主要变化方向上相邻网格单元的大小之比应不大于2，在次要变化方向上应不大于3。对于径向网格系统应按（4）式使半径以几何级数递增，以保证网格块之间的压力降相等。径向网格最内部单元的半径要尽可能大一些，应大于或等于井筒半径。常数

值的大小可根据径向网格总数和网格尺寸来确定，应在大于1小于2的范围内。以模拟层段的地层厚度作为垂向网格的步长。网格的尺寸应结合网格的数量一起来设计。6、三维地质建模流程及技术标准网格的取向网格的取向应使其可靠地反映静动态参数主要变化方向上的特征。网格应平行于主要渗透率方向。网格应尽量与井排的主要驱替方向平行。应注意网格不同取向带来的不同影响。需要时可使用九点差分格式来克服由于网格取向带来的影响。网格的类型在油田级的三维模拟中优先使用矩形直角坐标网格。采用直角坐标的变形网格时，变形较小的网格可以不对网格的传导率进行校正，变形较大者必须做校正。在评价单井动态特点及其饱和度和压力分布时，应使用径向网格。油藏顶深变化比较大或油层不整合接触时，可采用角点网格，但应尽量减少矩形网格的变形程度，当变形较大时应按方向对其传导率进行校正。7、地质建模方法确

定

性

建

模：数理统计插值方法：局部插值方法全局插值方法地质统计学克里金插值方法：克里金方法指示克里金方法随 机 建

模：基于目标的模拟方法基于象元的随机模拟方法：序贯高斯模拟序贯指示模拟井间储层插值对井间储层参数进行内插和井外推测，是确定性建模的重要方法。数理统计插值方法---局部插值方法（三角网法、距离反比加权法、样条插值法）；全局插值方法（径向基函数法、多重网格逼近法、离散光滑插值法、最近邻点法、移动最小二乘法）。局部插值方法：特点是每个插值点只影响其周围的局部区域，本质是根据待估点周围的若干已知信息及其对待估点的贡献大小（即加权值），对待估点的未知值做出加权估计。全局插值方法：特点是基于整体插值点，变动或修改一个插值点就会改变整个插值曲面，一般要求求解一个线性方程组。地质统计学克里金插值方法-----地质统计学认为，地质变量为一类在空间上既有随机性又有相关性的变量，即区域化变量，并可以应用变差函数来分析地质变量的空间相关性。在插值过程中，已知点对待估点的贡献（权值）不仅取决于点间的空间距离，更主要的是变量的空间相关性。插值的基本思路：根据待估点周围的若干已知信息，应用变差函数分析随机变量的空间相关性，据此确定待估点周围的已知数据点的参数对待估点的贡献（即加权值），然后对待估点的未知值做出最优（即估计方差最小）、无偏（即估计误差的数学期望为0）的估计，即最佳线性无偏估计，并提出估计误差（克里金插值方法）。7、地质建模方法随机建模---是指以已知的信息为基础，以随机函数为理论，应用随机模拟方法，产生可选的、等可能的储层模型的方法。承认控制点以外的储层参数具有一定的不确定性（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，即一定范围内的几种可能实现，以满足油田开发决策在一定风险范围的正确性的需要。对于每一种实现，所模拟参数的统计学理论分布特征与控制点参数值统计分布是一致的。各个实现之间的差别则是储层不确定的直接反映。如果所有实现都相同或相差很小，说明模型中的不确定性因素少；如果各实现之间相差较大，则说明不确定因素大。基于象元的随机模拟方法-----象元相当于网格化储层格架中的单个网格，即一个一个网格赋值。主要有序贯高斯模拟、序贯指示模拟。基于目标的随机模拟方法-----目标亦为对象，如河道。即将目标体直接“投放”于空间，而不是一个一个网格赋值。7、地质建模方法算

法算法描

述算法应用范围三角网线性插值先将已知点连接成三角形网络，将处于各个三角形内的未知点通过各个三角形边做线性插值。已知点较多且分布均匀情况下插值效果较好。距离反比加权插值将未知点值表示为其周围的已知点的加权平均，权系数与到各已知点的距离成反比。应用范围最为广泛，但易在井点处出现“牛眼”。径向基函数插值以各已知点为中心，距离r为变量的基函数的线性组合构建插值函数。求解基函数权系数需要求解一个同已知点规模的线性方程组。已知点数据最好在200个左右且分布均匀，不能综合断层信息。多重网格逼近法将各个插值过程分解为网格，网格从大到小的多次迭代计算。可综合地震、等值线及井点数据插值。离散光滑插值法基于对目标体的离散化，通过设立目标准则及约束条件，将各种地质模型特征加入到算法中，并最终通过迭代方法求模型的最优解。复杂地质体几何外形建模地质目标边界作为约束条件建模。样条插值法使用某种数学函数，对一些限定的点值，通过控制估计方差，利用一些特征节点，用多项式拟合的方法产生平滑的插值曲线。构造层面插值最邻近点法对每个未知点，从所有已知点中找到与之最近的一个，然后将此已知点的值赋给这个未知点。计算结果是一个阶梯函数。大规模知点信息的估计移动最小二乘法在每个未知点处拟合一个曲面，然后在此曲面上读取未知点处的值，采用拟合误差平方加权和达到最小，作为函数优化条件。网格化面插值；数理统计插值方法简表三角网插值法：首先基于已知点连接三角形网络，并以此为基础，将处于各个三角形内的未知点，通过各个三角形边作线性插值。算法稳定性好，效率高；插值结果数值介于已知点数值范围；在已知点少的情况下会出现明显的受三角形控制趋势；同时三角网络外的未知点将无法进行插值计算

。算法适应范围：算法在已知点数目较多且分布均匀的情况下插值效果较好，适合于构造或是平面参数分布插值；在已知点稀疏且分布不均的情况下，插值效果表现出明显的受已知点三角形控制的趋势；数理统计插值方法缺点：插值结果不会超过原始数据的取值范围，能很好忠实于原始数据模型；在采样点（井点）密度较大且分布均匀时，插值效果较好。然而，在数据较为稀疏时对插值结果影响较大，插值结果能见到明显的三角网格控制趋势。三角网法距离加权插值算法：插值点的取值受该点周围已知点影响，其值为各已知点的加权平均，权系数与插值点到各已知点的距离成反比（距离越远，权系数越小）。以各已知点到未知点距离的D

次方作为权对已知数据求加权平均,

此算法执行速度很快,

而且产生的未知点处的值全部在已知数据的最大值与最小值之间,

此算法适合于已知点比较稀疏的情况，这时算法会产生一个光滑性很好的结果；当已知点比较密集时，会产生明显的凹凸现象。数理统计插值方法距离反比加权插值运算速度快，结果值介于已知点数值范围。在已知点分布较为稀疏的情况应用效果较好，在点分布密集的情况下容易在已知点周围出现“牛眼”现象。径向基函数插值算法：将未知曲面表示为各个已知点处基函数的加权和的形式，然后对各个未知点在此解析形式曲面上取值。当已知点很多时，算法的执行速度会非常慢，所以这时请尽量设置局部搜索半径.径向基函数法可适用于各种类型的网格化面插值，如构造层面、平面储层参数分布等；已知点个数不能太多，最好在200个左右，且分布均匀；只适用于井点数据，不能综合地震、等值线及断层信息。数理统计插值方法径向基函数构造插值法对已知点的分布要求较高，一般要求已知数据点分布均匀且稀疏程度适中。该方法的缺点是在没有已知点控制的网格边缘区域可能会出现奇异现象；另外，当已知点数较大时算法效率将显得很低。已知点数据最好在200个左右，不能综合断层信息。多重网格逼近法：是将整个插值过程分解为网格大小由粗到细的多次迭代计算。算法效率非常高、稳定性好；对没有原始点分布位置处，也能保持很好的趋势。可综合地震、等值线及井点数据插值。例如，地震层位解释测线数据的网格化插值；按等值线或密集散点方式给出的构造面或平面储层属性参数的网格化插值。数理统计插值方法第二次网格细化迭代最后一次网格细化迭代初始网格第一次网格细化迭代多重网格逼近法插值结果示意图多重网格逼近法数理统计插值方法网格收敛构造插值法计算速度快，在数据点分布稀疏的区域模型整体趋势保持得较好，同时在已知点分布密集区域，模型的局部细节与数据吻合程度都能得到保证。该方法可适用于不同疏密程度的数据插值，如地震构造解释数据、等值线数据以及井分层点数据等；经过改进后，还可综合断层多边形数据进行插值。离散光滑插值算法基于对目标体的离散化，通过设立目标准则及约束条件，将各种地质模型特征加入到算法中，并最终通过迭代方法求模型的最优解。DSI算法非常灵活，可根据不同情况，设立相适应的目标准则与约束条件。由于算法基于整体的迭代求解，当插值网格节点较大时，算法效率会变得很低。目前DSI方法已成为地质体几何建模的主流技术，特别是对于复杂地质体几何外形建模，如岩浆侵入岩体、地层复杂断裂以及挠曲褶皱，等等。同时，可将地质目标体边界作为约束条件，可实现平面相控储层参数插值等。数理统计插值方法离散光滑构造插值法优点：1）可将采样点及各种地质特征转化为线性约束，加入到模型的生成过程中；2）已知点分布的疏密性及均匀性变化较大时，算法都能有很好的表现；3）可以实现不连续曲面插值；缺点是：1）算法要求数据全部位于网格点上，而传统的插值算法则没有此要求；2）算法不能给出插值结果的精度估计；3）当网格规模较大时算法的时间和空间效率会变得很低。当网格点数目比较大(>200X

200)时其运行速度会很慢,

而且对内在的要求也会很大。克里金方法是一种实用的、有效的插值方法。优于传统方法，在于它不仅考虑到被估点位置与已知数据未知的相互关系，而且还考虑到已知点位置之间的相互联系，因此更能反映客观地质规律，估值净度相对较高，是定量描述储层的有力工具。简单克里金基于平稳假设，对变化不大的地质数据能给出比较满意的光滑结果；指示克里金插值方法是一种基于指示变换值的克里金插值，而不是对原始值进行插值；算

法应用条件技术关键点普通克里金插值满足二阶平稳假设；各位置点随机函数的均值m存在，但可不同；使用于空简变异性相对较大变量的估值；数据分布不能具有任何趋势。数据应近似正态分布，否则应进行截断、对数变换；通过观测数据直接求取变差函数模型，并验证数据分布是否存在明显趋势，如存在趋势，需要过滤掉趋势再应用该算法。指示克里金插值需要了解不同时间段的数据分布特征；综合地震数据进行插值。可用于沉积相等离散变量的插值；可用于变异性较大的连续性参数如渗透率的插值；可结合地震信息、地质人员的思维。设置个数据区间断的门槛值，将连续数据变为离散值（指示变换）；分别求取各区间段的指示变差函数；需求取各指示值与地震数据的概率相关性曲线。地质统计学克里金插值方法算

法应用条件技术关键点序贯高斯模拟比较适合模拟的一些中间值很连续而极端值很分散的岩石物性，如孔隙度等。主要优点在于：①数据的条件化是模拟的一个整体部分，无需作为一个单独的步骤进行处理；②自动地处理各向异性问题；③适合于任意类型的协方差函数；④运行过程中仅需要一个有效的克里金算法。缺点在于变量分布要求服从高斯分布。在序贯高斯模拟中，条件数据首先要转换为标准高斯值，确定转换后数据的变差函数。用简单克里金得到条件分布的估计值。在每个节点处，根据模拟值和条件数据得到的克里金估计值，以及相关的克里金方差被用来确定条件高斯分布。然后从分布中随机抽取，得到一系列实现。最后，要将高斯模拟结果反转化为原始数据空间。比较好模拟渗透率的极值的连续性；优点在于：在序贯指示模拟方法中，不要求对条件分布的参数形式作任何假设，在现有数据和其他相关资料的基础上，根据门槛值将条件数据转化为指示数据。根据相应的指示变差函数，应用简单指示克里格给出每个网格节点处条件分布的估计量。①数据的条件化是模拟的一个整体部分，无需作序贯指示模拟为一个单独的步骤进行处理；③变量的分布形态无需作任何假设；③协方差函数或变差函数不限定于某些特殊类型；④能综合“软信息”。随机模拟方法序贯模拟：也为顺序模拟，其总体思路是沿着随机路径序贯地求取各节点的累积条件分布函数ccdf，并从ccdf中提取模拟值。其中用于求取ccdf的条件数据不仅包括原始的样品点，还包括已模拟好的点。多元高斯克里金可以产生局部条件概率分布的估计量，它是通过假设该估计量服从经典的钟型正态分布来估计其均值和标准偏差来实现的。如果将多元高斯克里金方法用于序贯模拟方法中，则该算法通常称之为序贯高斯模拟。指示克里金是另一种技术，它可以用于估计局部条件概率分布，采用这种方法时就不用对分布形态作任何假设，它通过直接估计小于一系列门槛值的概率或直接估计属于一系列离散区间的概率等来估计其局部条件概率分布。若将该方法用于序贯模拟，则该算法通常称之为序贯指示模拟。序号克里金插值方法随机模拟方法1只考虑局部估计值的精确程度，力图对待估点的未知值作出最优的和无偏的估计，不考虑估计值的空间相关性。首先考虑的是结果的整体性质和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给出观测值间的平滑估值（如绘制出研究对象的平滑曲线图），而削弱了真实观测数据的离散性，忽略了井间的细微变化。条件随机模拟在插值模型中系统地加上“随机噪音”，这样产生的结果比插值模型真实得多。“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方法更大，但模拟区县能更好地表现区县的真实波动情况。3只产生一个模型，不能了解模型中的不确定性。产生多个可选的模型，各个模型之间的差异正是空间不确定性的反映。模拟是一种有效的试验方法，它用一种模型来模仿、拟合地质现象或地质过程。估计和模拟具有本质的区别，克立金估计是一种线性无偏最优估计方法，该法利用已知数据的加权平均估计未知点，平滑效应很大，估计的结果只能反映大范围的趋势，小尺度的变异性则被平滑掉了。克立金插值法是对未采样点提供一种最优局部估计，没有考虑估值结果的空间统计特征。模拟首先考虑模拟结果的总体空间结构特征和统计特性。克里金插值方法与随机模拟方法的区别3Dinterpolated

porositylogdatanogeologynoheterogeneity(vertical?)2Dmapped

porosityminimaldata(zone

average)nogeologynoheterogeneityStochasticmodelof

porositylogdatafaciesmodel

(geology)appropriateheterogeneityDeterministicSimple3D

interpolationStochasticFacies+

petrophysicsSamedataset

!!克里金插值方法与随机模拟方法的区别Cross

section

along

channel

axis沿着河道方向的剖面Deterministic StochasticSimilar

connectivity!相似的连通性Crosssection

across

channelaxis垂直河道方向的连通性Different

connectivity

(Deterministic

too

high)不同的连通性（确定性建模最高）DeterministicStochastic克里金插值方法与随机模拟方法的区别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。强调三维空间上的数据构形，从而可定量描述区域化变量的空间相关性，使克里金技术以及随机模拟的一个重要工具。变程(Range)

：指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；而在变程之外，数据之间互不相关，即在变程以外的观测值不对估计结果产生影响。块金值(Nugget)

：变差函数如果在原点间断，在地质统计学中称为“块金效应”，表现为在很短的距离内有较大的空间变异性，无论h多小，两个随机变量都不相关

。它可以由测量误差引起，也可以来自矿化现象的微观变异性。在数学上，块金值c0相当于变量纯随机性的部分。基台值(Sill)：代表变量在空间上的总变异性大小。即为变差函数在h大于变程时的值，为块金值c0和拱高cc之和。拱高为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0时，基台值即为拱高。变差函数概念及应用方法模型特 点球状模型接近原点处，变差函数呈线性形状，在变程处达到基台值。原点处变差函数的切

线在变程的2/3处与基台值相交。指数模型变差函数渐近地逼近基台值。在实际变程处，变差函数为0.95c。模型在原点处为直线。高斯模型变差函数渐近地逼近基台值。在实际变程处，变差函数为0.95c。模型在原点处为抛物线。变差函数模型方位角容限、谱宽；滞后距的数量、步长、容限、模型选择、主变程、次变程计算变差函数概念及应用方法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。强调三维空间上的数据构形，从而可定量描述区域化变量的空间相关性，使克里金技术以及随机模拟的一个重要工具。变程(Range)

：指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；而在变程之外，数据之间互不相关，即在变程以外的观测值不对估计结果产生影响。已知井位数据，为了计算某个方向的实验变差函数，通常计算该方向上的若干不同距离的实验变差函数值。此时选取某个距离为计算实验变差函数的基本距离L，称之为步长，分别计算L,

2L,3L,…..mL距离的实验变差函数值，此时就可以得到m个实验变差函数点，m称之为步长个数。单个步长可选为指定方位上的平均井距，步长数目15--25个。实际情况下是不可能在精确的某个方向上，或精确的某个步长上能获得需要的点对数目来计算实验变差函数值，此时。一个变通的方法就是给方向一个容许的范围，称之为角度容限，同时，可以给每个步长一个容许范围，称之为步长容限，只要点对记录落入到该容限内就可以认为该点对参与计算。这样就可以计算出某个方向相应特定步长的实验变差函数。步长容限可选为1/2该方位上的井距，角度容限可选为π/8，

值得注意的是，随着步长增加，虽然有时点对符合方向容限与步长容限，但是偏差将会增大，为此需要用偏离方向主线的一个固定宽度的带子来限制，使超出该范围的点对不参与计算，这样有利于得到合理实验变差函数计算值，带宽可选为2倍井距。在拟合过程中，对于短距离的实验变差函数值应予以重视，是拟合模型形状尽量照顾到这些点。因为这些点所提供的信息对空间变异型及预测结果有重要影响。另外注意大多数情况下，由于单个步长一般不会太小，从而对选取块金常数不能提供精确的信息。通常的做法是，若研究目标为区域上的物性参数变化情况，那么小的块金常数会告诉我们该物性参数具有很好的连续性。因此多数情况下，可置块金常数为0。变差函数概念及应用方法随机建模方法在实际应用中还存在的不足：1、各种建模软件与模拟算法的针对性较强，要求的条件较多；而多数操作与研究人员却没有从算法本身的原理与条件出发，去分析其适用范围就直接应用，这就导致了