Июл 08
Здравствуйте! Помогите пожалуйста разобраться в Петреле! Мне эта программа кажется не очень удобной, но работать в ней необходимо. 
Я прошла вводные курсы в январе, но потом не работала в программе и все забыла 
. Помогите пожалуйста вспомнить первые шаги!
Я создала проект, дальше нужно загрузить скважины? В каком формате нужно подготовить данные? Можно ли в программе посмотреть пример файла загрузки?
Опубликовано
04 Июл 2008
Активность
550
ответов
87130
просмотров
92
участника
8
Рейтинг
ок, спасибо, и еще вопрос - как граммотно тренд поверхности отыскать?
здравствуйте, подскажите пожалуйста как действует на распространение пористости в petrophysical modeling SGS Co-kriging и задаю карту пористости в seconddary variable а в method colocated co-kriging задаю сурфэйс с константой 1. гмистограмма получается очень хорошей, вот и думаю почему и что это такое? вроде как и распространил нормально. спасибо
наркоман Павлик сел за Петрель???
в чем вопрос то?
спасибо. =)) вопрос в том как оно распространяет и что константа сурфайса озночает. и можно ли так делать?
где там "константа сурфейса"???
в опции учета вторичного параметра есть либо отдельно -расчет коэффициента кореляции (между распределением по исходным данным и данным что указываются как вторичный параметр), либо поверхность вероятности, либо 3Д свойство.
имею в виду
method
collocated co-kriging
coefficient constant и тут от -1 до 1. извиняюс что не ясно пишу. вот при расостранении если настроить на 1 получается хорошая гистрограмма и хочу знать что вообще это я делаю и можно ли так делать. спасибо
можно
читал, чуть не помер от смеха ))))))))
я твой дом труба шатал!!!!
Проект в пете заведен без указания системы координать, реально х и y прямоугольные координаты, но в координату х изначально заведена лишняя цифра - например 66345647 - нужно убрать первую 6 со всего проекта. Сейсмика без проблем, а вот результаты работы? интерпретация, модели???
Проект за один клик мышки не перевести из одной системы в другую.
1. Модели - в свойствах 3Д грида в Mapping можно поменять систему координат на Local coordinate system и задать нужные координаты.
2. Скважины - просто перебиваешь координаты устья и потом синхронизируешь отбивки.
3. Поверхности, точки, полигоны - в свойствах Operations\Common Operations\Translate
4. С интерпретацией посложнее будет - конвертируешь в точки, потом см. п.3, потом конвертируешь обратно в интерпретацию на уже сдвинутую сейсмику.
Вроде все
чет немогу найти в свойствах 3д грида операции Mapping, есть токо - zone remapping. Операцию Local coordinate system нашел только при экспорте/импорте грида, но в какой из форматов его экспортировать чтобы петя сохранял имена горизонтов а не после импорта давал горизонты с номерами к каждому слою К
ясно, судя по всему в пете 2009 этого нет
используй Rescue
Может где-то уже было, не знаю, если что, ткните носом. Задача такая. Есть Petrel, в нем куб, скажем, HCPV Oil, и набор полигонов (блоки разработки) - очень-очень много полигонов. Надо для каждого полигона найти суммарное значение HCPV Oil.
Можно, конечно, вручную для каждого полигона построить куб-индикатор, домножать на него и смотреть суммарное значение, но это повеситься можно.
Может, можно какой-нибудь Workflow написать, чтоб сам считал и куда-нибудь записывал?
Через модуль подчета запасов Processes - Utilities - Volume calculation - вкладка Boundaries...позволяет закинуть нужные полигоны скопом...и на выходе при настройке соответствующих галочек в других вкладках получить сводную таблицу по полигонам....можно и Workflow зациклить если нужна специфика более тонкая
Теоретически хорошее решение, но на практике полигонов больше 300, а одновременно посчитать он может не более пяти (иначе просто вылетает). :( Но все равно спасибо.
проверьте корректность полигонов - замкнутость, пересечение друг с другом и др. - не должно вылетать
ну либо считать в несколько этапов по 50 штук, я по 30 штук считал без проблем.
Создал Workflow, в котором в цикле прогоняется подсчет запасов для каждого полигона из папки. Работает :) Так что дело не в корявости полигонов было, а в похабном обращении петреля с ресурсами :)
Если название темы еще актуально :)
Для тех, кто вообще в петреле ноль и не знает куда тыкать - есть краткая собственноручно написанная методичка. Там нет углубления в методы, но есть описание того, куда и зачем тыкать, и как всё сделать по возможности качественно.
Если надо - пишите.
У кого еще есть какие-нибудь учебные материалы по Петрелю? Или можете сделать FAQ с иллюстрациями и примерами?
Вопрос по модулю Data analysis - учебные материалы эт хорошо, хелпы тож, но пока не нашел критерии опперирования с Searche cone - например - чтобы получить удобоваримую вариограмму (семивариограмму) для длинной оси нужно просканировать надцать направлений и соответсвенно надцать радиусов поиска??? Если при определенных условиях на каком то направлении нудгет получился "0" - это хорошо или плохо? или все же нужно чтобы нудгетт был небольшим но отличным от нуля, насколко отличным? Если нудгет стал= "0" начиная с какого то радиуса и дальше остается "0" (с дальнейшим уменьшением радиуса) то оставить значение Major range первого встретившегося нудгетта "0"???? Вертикальное направление - как от вариограммы одной скважины перейти к общей? просканировать для всех скважин а потом сделать среднюю???
PS/ Да, забыл добавить об критериях - дык все же критерием выбора Major range является минимальный нудгет ("0" в идеале?) и хороший силл?
Сканировать все направления не нужно - можно один раз построить карту вариограмм (в настройках 3Д свойств). По ней можно будет определится с главным направлением.
Радиус поиска тоже можно не перебирать - ставь побольше, например, если месторождение 10 на 10 км, то можно и 10 км поставить. Самое главное, чтобы радиус поиска поделенный на количество лагов примерно равнялось рассоянию между скважинами.
В природе нугет от направления не зависит, самый верный вариант воспользоваться для моделирования нугетом, который получается на вертикальной вариограмме.
Окошко со скважиной в анализе данных используется только для визуализации скважины с логом и настроенного конуса поиска, а расчет всегда идет по всем скважинам.
Major range берется из вариограммы с самым длинным рангом.
http://www.ems-i.com/gmshelp/Interpolation/Interpolation_Schemes/Kriging/Variogram_Editor.htm
Это все была теория))
ок, спасибо, т.е. Дата анализом можно вообще не пользоватся? по порядку тогда - какой визуальный :) критерий правильности Horizontal variogram map если вид последней сидьно зависит от Vertical search distance? И еще - мы получаем из Horizontal variogram map направление Major range , а как "прочитать" из Horizontal variogram map его длинну и длинну короткой оси?
Лучше пользоваться, как минимум нормализацией. Да и по вертикали range-s при Data Analysis очень хорошо видны.
От search distance вообще ничего не зависит, задавать его нучно исходя из размерностей модели. При неправильным выборе этого параметра и в комбинации с шагом вариограммы не увидите зависимости. К примеру, для вертикального range он должен соответсвовать толщине пласта. С горизонтальными также.
коллеги спасибо, насколько я понял - нуггет должен быть минимальным но отличным от "0", ибо есси нуггет большой, то ошибка моделирования будет тож большой, нуггет "0" дает минимальный радиус вариограммы, ниже которого корреляции нет. Иногда нуггет никак не хочет быть ниже 0,1 например, часто 0,4-0,3 - но это большая ошибка однако?!
И еще - вопрос - карта Horizontal variogram map должна быть по идее элипсом (при анизотропии) или кругом (тогда радиус берем по последней замкнутой изолинии?) , если иначе - то неправильно выбран Z-range при ее построении? а если и это не помогло то значит данных недостаточно для построения качественной вариограммы?
Что-то у вас каша какая-то с вариограммами.
Наггет (эффект самородка), силл (полка) и ранг - независимые параметры вариограммы. Вариограмма показывает разброс значений параметра в зависимости от расстояния между точками "замера" в некотором заданном направлении. Так как "замеры" у нас - это скважины, в которых отбирается керн и проводятся ГИС, то отсюда и всякие требования к выбору лагов и радиуса поиска, завязанные на расстояние между скважинами.
Наггет - это значение вариограммы при нулевом расстоянии (т.е. разброс непосредственно соседствующих в пространстве значений параметра). Должен быть маленький. Собственно, больше и сказать нечего.
Ранг - это расстояние, после которого не наблюдается никакой связи между замерами (а меньше которого наблюдается), т.е. вариограмма после этого расстояния ничего толкового не показывает (ни роста, ни падения), крутясь возле какого-то постоянного значения (это и есть силл, значение "полного хаоса":) ).
Если вариограмма сначала возрастает, потом вдруг убывает, а потом опять возрастает, значит параметр распределен циклически, т.е. повторяет себя как узор на кафельных плитках (такое редко встречается).
Таким образом, выбирать главное направление в зависимости от наггета каким-либо образом - ересь. Главное направление - это то, в котором ранг у вариограммы максимальный. А вообще, должна быть концепция осадконакопления, и главное направление должно в первую очередь ей соответствовать, а не тупо выбираться по скважинным данным. А то у вас будет берег с барами в одну сторону, а главное направление вариограммы в другую.
Еще пару слов про наггет. Формулировка, что наггет должен быть маленьким, вообще говоря не верна, правильнее сказать, что он скорее всего будет маленьким.
сорри, я пока разбираюсь посему и каша - да, как и грил коллега Толстый выбираем направление главной оси по Horizontal variogram map. Далее - именно в этом направлении ищем длинну Major range в модуле дата анализ. Ок, но, есть еще несколько параметров в Data analysis , от которых зависит величина нудгет - радиус поиска, количество лагов (с этими параметрами вроде как определились) и угол толеранс (tolerance angle) - не сильно зависит, но все же в вариациях Search cone и tolerance angle величина Nugget меняется в пределах +-0,2, т.е в моем случае нудгет глинистости от 0.5 до 0.3. Так вот - если радиус Search cone настоко мал, что Major range становится меньше минимального расстояния между скважинами (или около этого) то в независимости от нудгета (а он кстати в таком случае будет "0") после моделирования и получается именно что результат хаоса. Это понятно. Но - минимального нугдета отличного от "0" не получается, токо 0.3-0.4, т.е. - может скважин маловато для статистичесого описания резконеоднородной глинистости ???
да
Помогите пожалуйста построить куб литологии, если не сложно напишите в какие процессы заходить и что за чем делать. Очень нужна помощь(
нугет - это так называемая погрешность измерений - означает, что если мы одно и тоже в одной точке несколько раз помереем, то получим разные значения, а так как у нас нет возможности и желания заниматься подобной ерундой (измерять все по нескольку раз в каждой точке) - именно поэтому нугет надо брать из вертикальной вариограммы - так как именно вдоль скважины у нас есть много близких друг к другу точек. Поэтому нугет надо брать из вертикальной вариограммы.
Обрати внимание, что нугет от направления не зависит, именно поэтому во всех алгоритмах нугет у вариограммы задается в единственном экземпляре.
ПС. перед расчетом вариограммы надо еще удалить все тренды из данных. Симптомы наличия трендов (если не считал карты по скважинам и не строил ГСР):
1. Плато вариограммы значительно не дотягивает до единицы - присутствует тренд по площади.
2. Плато вариограммы значительно выше единицы - присутствует тренд по вертикали.
А ещё радиус вариограммы зависит от изученности - чем больше точек наблюдения тем меньше он будет и наоборот. Поэтому весь этот анализ фуфло. А вариограмму нужно принимать исходя из текущих представлений о геологии: размеров русел, баров, шельфов и пр. При этом радиус должен быть таким, при котором точка на X соотвествующая размеру тел при текущем виде функции вариограммы будет на уровне полувариограммы равной 0,3 (или коэф. автокорреляции 0,7) - и это примерно размер тел умножить на три.
сенкс, замечательное замечание, уже почти близок к пониманию
Добавлю что для разных фац обстановок модель вариограммы может быть одна и таже)))
спасибо коллеги, моя проблема была еще и в том, что нужно было решить две взаимоисключающие задачи.Т.е. - есть площадь, обычная антиклинальная структура, разбуренная десятком полтора скважин со средним расстоянием 800-1000 м между скважинами, и есть три-четыре скважини за пределами контура. Так вот, нужно было решить не только разведочные задачи за пределами контура, но и паралельно решить вопрос новых эксплуатационно-оценочных скважин. Естественно что для этих задач и вариограммы разные нужно подбирать (а это на одной площади врядли будет хорошо, или скважины нужно прореживать :), т.е. итерационно, кстати подобная тема была уже на форуме, я токо ща вспомнил), и сейсмические тренды включать, но, проблема в том, что если исспользовать немного скважин при калибровке нейронным аппаратом сейсмического тренда - то корреляция довольно значимая, если скважин много, корреляция часто рассыпается (т.е. петрофизика меняеться по латерали более градиентно нежели успевает среагировать сейсмика (по Френелю напримре и т.д) ....Вот посему и возник у меня ступор из-за большого нудгета по направлениям и радиуса поиска при постоении вариограммы - задачи то разные и скважины нерегулярны, теперь ясно что нудгет для горизонтальных направлений выбираем исходя из вертикального нудгета. Спасибо коллеги ишшо расс.
Конкретнее надо формулировать проблему, а не то пошлют вас здесь в службу поддержки. :) Сначала в процессе Scale up well logs переносите данные РИГИС по литологии на сетку, потом в процессе Data Analysis получаете статистическую модель распределения литотипов, потом в процессе Facies modeling строите куб литотипов, используя статистическую модель, полученную в Data Analysis (ну, либо не используя :)). Дальше начинаются конкретные детали для каждого конкретного случая.
У меня у самого в свою очередь вопрос. Есть куча поверхностей (карт) и есть у каждой в Statisics среднее значение. Можно как-нибудь исхитриться и эти средние значения в каком-то виде в одну таблицу свести, не тыкая вручную на каждую карту?
Можно напиши workflow, где будет цикл перебирающий все карты, а для съема статистики в табличку (outputs sheet) используй функцию: statistis to output sheet в которой, задаешь объект и какую колонку считывать с его статистики :)
Сама функция находится во вкладке Utilites/Auditing
Вот это спасибо! :)
Сейчас сам от делать нечего написал воркфлоу :) если инетрестно напиши свою почту пришлю тебе принт скрин как он выглядит :) хотя там все просто.
Не согласен. Конечно, погрешность измерений входит в наггет, но так же влияет и само истинное распределение измеряемого параметра. Наггет - это скорее предел вариации при расстоянии стремящемся к нулю, а не просто разница между замерами в одной и той же точке несколько раз. Иначе это звалось бы "систематической погрешностью" или как-то так. Сам перевод слова наггет - "самородок" - как-бы намекает... Это "куски породы" с резко отличающимися свойствами, которые могут внезапно встретиться. И еще очень сомнительно, что наггет не зависит от направления. Все-таки по вертикали смена свойств породы гораздо более резкая, чем по горизонтали. Наггет берут по вертикали скорее от безысходности, потому что по горизонтали его брать бесполезно (какой там нафиг предел при расстоянии стремящемся к нулю с такой сеткой скважин).
не согласен)))
разницей замеров в качестве пояснения я воспользовался чтобы не залезать в математические дебри с вариациями и пределами при расстоянии стремящемися к нулю. У вариограммы от направления зависит только ранг.
смена свойств по вертикали и горизонтали действительно разная, но за описание этого эффекта отвечает ранг вариограммы и стандартное отклонение, а не наггет. Чтобы это понять (наггет не зависит от направления), возьми кусок керна и вместо "стремления к нулю" посмотри как свойства меняются на расстоянии в один нано(пико, фемто)метр относительно одной из точек в разных направлениях)))
Если наггет зависит от направления, то как бы ты изменил расчет коэффициентов в уравнении кригинга?
В любом случае, главное - чтобы картинка радовала глаз и разработчик сильно не расстраивался)))
Не соглашусь с несогласием :)
Бесполезно рассматривать кусок керна под микроскопом, так как сам измеряемый параметр в таких масштабах теряет физический смысл (например, пористость будет равна 100% если попали в пустоту и 0% если попали в матрицу).
Далее, как ни крути, то что наггет не зависит от направления - это всего лишь удобное и неизбежное допущение, никак формально не доказуемое, потому что могу привести контрпример.
Пусть есть функция F(z) = (целая часть от z) - (целая часть от z/100)*100. Возьмем параметр со следующим законом распределения на плоскости: P(x,y)=sin(x)+F(y). Пусть даже x и y будут в метрах. И возьмем, для конечности задачи, вырежем площадку эдак 1000 на 1000. Теперь какие бы вы лаги ни выбирали, у вас вдоль оси х наггет (именно как предел) будет нулевым, а вдоль оси y больше нуля.
Конечно, это нефизично, но уверяю, можно придумать контрпример пофизичнее, только это сложнее и надо подумать. :)
Как это вы так посчитали что больше нуля; F(y+h)-F(y) стремится к нулю при h к нулю. Если у вас в явном виде задана функция распределения свойств - что при геологическом моделировании соответствует построении концептуальной модели - то нагет будет 0 всегда.
Если вы анализируете реальные данные и не знаете истинного распределения, то когда такое выражение f(x+h)-f(x) которое входит в формулы вариаграмм не равно 0 при h=0? Только когда у нас есть
1) как уже сказали, ошибка измерения f(x), которая в свою очередь может быть как систематической так и случайной,
и не менее важно когда есть
2) ошибка в нахождении в пространстве для этого значения (в формуле ошибка в самом x, а не значении f(x) ). Если вспомнить что мы строим геологическую модель с каким-то типичным размером блока - 50x50 метров по латерали и 1 метр по вертикале. А для блока в расчетах изпользуется одно значение, обычно в центре. Сами данные скважин у нас за редким исключениям находятся в центре блока, поэтому ошибка представления в пространстве у нас всегда присутствует.
Более того когда мы оцениваем вариаграммы мы задаем lag tolerance - что по сути означает сдвиг в пространстве при расчете пар значений для вариаграмм. И чем больше этот lag tolenace тем больше nagget.
Вот если вы lag tolenace для расчетов в разных направлениях используете разный, то и nagget эффект может получится разный при моделировании вариаграммы соответствующей статистическим данным. Но сравнивать нагиты здесь нельзя - они получены по разным моделям.
При расчете вертикальной вариаграммы lag tolenace всегда задают меньше чем по при анализе вариаграмм по латерали, поэтому вклад в определения в нагет эффекта у такой вариаграммы всегда меньше.
прикольная карта получилась из P(x,y)=sin(x)+F(y). я только синус покрупнее сделал, чтобы было красивее))
А что такое на "карте вариограмм"? Я что-то не особо понял.
Раз уж пошли такие игры, то скажу, что наггет может быть ненулевым если функция имеет разрывы, для непрерывных 0.
Дважды неверно :) Во-первых указанный предел не определен при целых z (предел слева не равен пределу справа). Во-вторых, при расчете вариограммы выбирается фиксированный лаг и есть дискретный набор точек. Так вот какой бы вы мелкий лаг ни взяли в предложенном мной случае, наггет не будет равен нулю, можете проверить в екселе, если не верится (как раз из-за разрывов функции и отсутствия предела, как бы вы ни мельчили лаг, на площади 1000х1000 всегда найдется достаточно много соседних точек с разлетающимися значениями). Наггет будет нулевым для НЕПРЕРЫВНОЙ функции.
Еще раз, наггет это не есть f(x+h)-f(x) при h->0!!! И в расчете вариограммы это выражение не участвует, там везде для конкретных h, 2h, 3h где h>0-фиксированный лаг! И считается вариограмма не для конкретного х, а для набора х-ов! Наггет не входной параметр вариограммы, а скорее "визуальная" ее характеристика, "если мы проведем тренд через вариограмму, в какое значение он упрется при расстоянии->0". А значение самой вариограммы при нулевом расстоянии разумеется равно нулю.
Wasteland Rat, на картинке выше одна из самых распрастраненых форм для расчета значений вариаграм, z(u)-z(u+h) это то же самое что f(x)-f(x+h) в моем ответе. Значения вариаграмма имеет при любом лаге h, не только при дискретном. То что мы в Петреле задаем фиксированный h - исключительно из за скорости расчета, попробуйте поставить маленькое значение лага и увидите как у вас зависнит Пертель. Чтобы оценить "визуально" форму кривой нам не нужно расчитывать при каждом лаге, но это не значит что там нет значения вариограммы. Вариорамма имеет значение при любом лаге. И при лаге равном нулю в том числе. Почему значение может быть не ноль при лаге равном 0 при анализе данных я уже ответил.
volvlad, Wasteland Rat по поводу фантазий с синусами и разрывными функциями - вид вариограммы на рисунки выше для свойст значения которых соответстует гауссовому нормальному распределению; какой смысл применять инструмент к ситуации для которой он не предназначен. Название Sequential gaussian simulation - как бы намекает...
Страницы