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
87001
просмотр
92
участника
8
Рейтинг
Ешки-матрешки. Это никуда не приведет. Читайте лучше здесь, здесь все в принципе нормально описано:
http://en.wikipedia.org/wiki/Variogram
На "карте вариограмм" показана карта вариограмм)) чтобы проще было понять - это вид сверху на вариограммы, расчитанные в разных направлениях. Начало каждой вариограммы находится в центре карты. там нагет во все стороны одинаковый.
Практической ценности эти картинки не имеют - это бессмысленно, так как - см выше про норм распределение данных. Именно поэтому важно - если данные не нормальные, то перед моделированием убрать тренды и пошаманить над трансформацией данных.
Может стоит сообщения про вариограмму вынести в отдельное обсуждение, чтобы в будущем остальным было легко это найти?
Тут почему-то ни у кого вопросов нет. Тогда возьмите любую понравившуюся функцию, которая непрерывна вдоль одной оси и разрывна вдоль другой, посчитайте вариограмму вдоль одной оси и вдоль другой. И убедитесь что разный наггет.
Та же самая формула что и на рисунки у меня двумя постами выше.
http://en.wikipedia.org/wiki/Variogram#Empirical_variogram
Я не знаю как с вами дискутировать :) Прочитайте пожалуйста ВСЁ в статье в википедии, не вырывая кусков, а также в мануале Петреля что касается экспериментальных вариограмм. Также, если у вас есть источник, доказывающий или объясняющий что а) для существования экспериментальной вариограммы требуется гауссово нормальное распределение поля параметра и б) наггет экспериментальной вариограммы не зависит от направления, предоставьте его пожалуйста. Если вы такие упрямые, могу посидеть и придумать такую разрывную функцию, что множество ее значений в выбранном квадрате 1000 на 1000 будет иметь нормальное распределение.
Вполне хватает и определения вариограммы
.
начнем с того что ни а) ни б) я не разу не утверждал.
Можно посчитать эксперементальную вариаграмму для чего угодно, интересно посчитать для синусов и разрывных функций, бога ради.
Но в контексте геостатистики, кригинга, и sgs - эти вариаграммы никакого практического (физического) смысла иметь не будут.
По поводу нагета и направлений.
Нагет эффект - это исключительно свойство эксперементальной вариаграммы, появляющийскя в первую очередь из-за необходимасти задавать лаг толеранс при расчете эксперементальной вариограммы. Я уже написал выше про это. Никакого физического (геологического) смысла у него нет.
Чем меньше данных в каком-то направлении для анализа, тем больше лаг толеранс необходимо задавать чтобы хоть какое-то количество пар значений иметь для расчета вариограммы (см определение)
Чем больше лаг толеренс, тем больше нагет эффект виден на эксперементальных вариограммах.
В итоге если применить эти два соображения к анализу реальных данных по скважинам. В вертикальном направлении у нас всегда больше пар значений и достаточно небольшого лаг толеранса чтобы посторить приличную вариограммы с небольших нагетом (0-2м - порядок размера ячейки)
По латерали у нас всегда меньше пар значений для анализа, и чтобы построить вариаграммы лаг толеранс задается значительно больший 100-250 метров и иногда и это не помогает. В разных направлениях по латерали будет разное количество пар значений (может потребоваться другой лаг толлеранс) и соответственно нагет эффект будет другой.
Но не совсем корректно утверждать что нагет зависит от направления, он зависит от количества данных в определенном направлении и от лаг толеранс который нужен для анализа данных в этом направлении. Никакой физики и геологии в этом нет. Вы меняете лаг толеранс или вовлекаете больше данных для анализа (скажем скважины новые ) - у вас в физическом (геологическом) смысле ничего не поменялось - а нагет эффект будет другой.
Вот ранг (range) вариограммы зависит от направления, и хоть какой-то геологический смысл (часто соответствует геометрии песчанных тел) имеет. И это соображение можно применить для анализа вариаграмм. Например седиментолог скажит что снос материала в таком то направлении шел, и песчанные тела вытинуты в таком-то направлении с типичным размеров 1-2 км. И уже в анализе зная major и manor напраление можно упростить себе задачу. Или наоборот оценив ранги можно дать идеи для построения сидементологической модели.
А когда вы проанализируете данные и получите что у вас нагет разный в разных направлениях - смысл то какой прикладной у этого? Такой же как при расчете эксперементальной вариаграммы такой разрывной функцию, что множество ее значений в выбранном квадрате 1000 на 1000 будет иметь нормальное распределение?
На практике (по крайней мере на своем опыте) приличную вариограмму по латерале, которую показать не стыдно, получается один раз из пяти. Если у вас скважин не стопятсот, то просто вы ничего не увидите на эксперементальных вариаграммах - просто не хватает статистики для анализа. Сами ранги в моделях по латерали зачастую задаются по аналогии с другими, или как типичные для определенный условий осадконакопления. Обосновать ранги при моделировании - уже счастье и задача не всегда решаемая. И в этом ключе дискуссия о направлениях нагетов, синусах, расчетах эксперементальной вариограмм для разрывной функции, выглядит совсем уж оторванной от практике.
Я не скажу, что я не согласен со всем, что вы говорите. Просто не надо путать причину со следствием. У нас есть алгоритм SGS, который умеет по вариограмме раскидывать параметры по нормальному закону. Этот алгоритм по сути симметричный во все стороны (если сделаем замену переменных X=X/RangeX, Y=Y/RangeY, Z=Z/RangeZ то получится вообще одна вариограмма во все стороны) и соответственно требует одинакового наггета во всех направлениях. Отсюда и модельные непрерывные вариограммы, которые мы подбираем, с одинаковым наггетом во всех направлениях. Но отсюда никак не следует что наггет действительно одинаков во всех направлениях. Более того, мы на практике никак не можем его более-менее оценить в горизонтальном направлении. А свои "синусы" я привел, чтобы показать, что не только лаг толерансы и погрешность измерений влияют на наггет, но и само распределение параметра, какие бы вы хорошие и частые точки замеров не имели для построения. Так что вот это:
"Нагет эффект - это исключительно свойство эксперементальной вариаграммы, появляющийскя в первую очередь из-за необходимасти задавать лаг толеранс при расчете эксперементальной вариограммы. Я уже написал выше про это. Никакого физического (геологического) смысла у него нет."
Все равно неверно :) Физический смысл у него есть, который состоит во внезапных отскоках параметра от "общего тренда". Если бы физического смысла не было, то не было бы смысла задавать его на вход SGS (Нафига нам какую-то неважную погрешность, которая якобы связана только с лагами и с тем, что мы скважины не можем бурить с расстоянием в метр, учитывать при распределении свойств??? Брали бы нулевой наггет - и всего делов!!!). А так, с маленьким наггетом имеем плавненькое распределение, а с большим - более "рябое". И эта "рябость" имеет полное право распределяться в разных направлениях по-разному. Просто алгоритм наш любимый этого не учитывает, да и не интересует это никого с практической точки зрения, с этим я согласен.
То есть вы делаете вывод о том что у нагета есть физический смысл, на основании того, что возможно существует какая-то разрывная функция, которая к физике, к реальности не имеет никакого отношения но у которой при расчете эксерементальной вариаграммы будет нагет эффект отличный от нулю.? Думаю нормально - в принците и придраться особо то не к чему
.
Вот именно потому что нет никакого физического смысла и задают один нагет во всех направлениях и часто задают просто 0. Но математические алгоритмы есть для моделирования анизатропного нагет эффекта. А кстати кажется в surfer, карты крикингом можено строить, где просто все модели вариограм без нагета (нагет эфект равен 0).
Про "рябкое" и плавное распределение - его можно добиться и без нагета разными моделями вариограмм - гауссиановская модель вариограммы дает более гладное распределение, чем сферическая. Здесь ключевую роль имеют значение вариограмм при небольших лагах, а не в нуле.
Ещё интереснее, то что значение нагет эффекта будет совершенно разное для разных типов моделей вариограмм которые мы подгоняем для эксперементальной; причем существенно разное, например в таком ключе 0.4 для гауссиановой модели вариаграммы, 0.2 для сферической модели и 0.1 для экспоненциальной, в то время как ранги при будут у всех одного порядка.
Вообщем, если мои аргументы вас не убедили что у нагет эффекта нет никакого физ смысла, то не убедили.
Это та, которую я привел, может и не имеет. Я ее привел чтобы продемонстрировать зависимость наггета от направления для Tolstiy, не более. Еще раз говорю, не надо путать причину со следствием. Если вам удобно для геомоделирования использовать SGS, подгонять распределения всех свойств под нормальные и считать их гладкими полями - бога ради, все так делают и это работает! Но не надо все переворачивать вверх дном и ставить фундамент поверх крыши. "Практическую ценность для нас имеют только съедобные грибы, и сколько себя помню, всегда ел и не травился, поэтому давайте все грибы считать съедобными и не париться"! Преимущество фундаментального знания над практическим в том, что не отравишься, когда наткнешься на мухомор.
Ну и пусть задают нулевой. Это пренебрежение эффектом (вполне допустимое), а не подтверждение того, что наггет бессмыссленная величина. Вот, кстати, уже выясняется, что есть алгоритмы учета анизотропного наггет-эффекта, а не так давно Tolstiy уверял, что наггет не зависит от направления.
Опять двадцать пять. Наггет (если быть точнее, то число, которе вы видите в Petrel) по сути и определяется значенями вариограмм при небольших лагах (вы же пытаетесь уложить модельную вариограмму на точки), а не является просто значением вариограммы в нуле. И, разумеется, наггет модельной кривой будет зависить от выбранной модели (сферическая, гауссова или экспоненциальная). Вот как у вас так получается, что значения вариограммы вблизи нуля физический смысл имеют, а вот сам наггет не имеет? Где-то с логикой рассуждений что-то не то.
А что тут интересного? :) Вы разные виды функций сажаете на одни и те же точки, естесственно разные получатся. :) Тут дело в том, что замерных точек в районе нуля мало, поэтому у вас есть некая свобода, какую модель выбрать. Если бы их было побольше, у вас бы выбора не было - другие кривые бы просто не ложились. А может и вообще ни одна бы не ложилась :)
В общем, я это всё к тому собственно развел, что в теме "Petrel для новичков" не стоит кидаться фразами типа "наггет не зависит от направления", "наггет не имеет физического смысла", "ешьте все грибы, они съедобны". Как было написано у какого-то форумца в подписи, "игра по упрощенным правилам ведет к упрощенному мышлению". :)
Да и вообще, я заметил, что даже у специалистов со стажем, построивших не одну геомодель, может быть весьма смутное представление о вариограммах, даже насчет выбора главного направления, не говоря уже о наггете. И я не люблю IRAP RMS за функцию автоподбора вариограмм. Поэтому так близко всё воспринимаю :)
Фундаментальные знания? ... Вверх дном?...
"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!" - это вы написали.
Теперь еще раз смотрим на определение эксперементальной вариограммы, как оказалась оно там все-таки присутствует, и нагет это значение при h=0; а f(x+h)-f(x) при h=0 для любого x все еще равно 0 - для любой функции, хоть для синуса, хоть для разрывной. Итог - нагет для любой функции, в любом направлении равен 0.
Что вы продемонстрировали для Tolstiy непонятно; о каком фундаменте вы говорите?
Логика и интерес в том, что то, что вы с нагетом моделируете, можно смоделировать и без него с тем же результатом.
Видимо "наггет зависит от направления" и "наггет имеет физический смысл" - самое оно в теме "Petrel для новичков".
Чтобы закончить эту дисскусию, ответе на вопрос пожалуйста, что может значит нагет равный 0.5? О чем это вам говорит? В любом смысле: хоть в физическом, хоть в метафизическом?
Неверно. Смотрим определение: nugget: The height of the jump of the semivariogram at the discontinuity at the origin. At the discontinuity, а не в нуле! Я продемонстрировал (по крайней мере, попытался), что если исключить влияние ошибок замеров и точек взятия замеров (для заранее известной функции можно взять точные значения параметра в точно заданных местах), то наггет все равно может быть не нулевой и разный в разных направлениях. Поэтому наггет - это больше чем просто ошибка в замерах и имеет физический смысл.
Подмена понятий. То, что вы думаете, что моделируете без наггета, на самом деле им и моделируете. Совокупность численного значения наггета и формы кривой модельной варигораммы дают вам нужный результат.
Физическому смыслу наггета самое место в этой теме. Это вполне себе основа стохастического моделирования.
Если поделим наггет на сил, то получим "в среднем по больнице" степень случайных отскоков рядом стоящих значений по сравнению с полным отсутствием корреляции. По идее, если потом еще умножить на дисперсию, это будет что-то близкое к абсолютной величине отскоков (опять-таки в среднем по больнице). Ну и плюс ошибка в замерах :)
Ок, значение вариаграммы y(0)=0, y(h)=Co+y(h) при h>0 где Сo - нагет эффект, который может быть не нулевым.
Вы можете привести пример хоть одной зарание известной функция, которая описывает хоть кое-то явление, имеет хоть какой-то физический смысл и у которой нагет не 0?
Ясно почему мы друг друга не понимаем.
отсутствие корреляции и случайность - обычно употребляется как антоним, а не синоним определенности, физическому смыслу и законам.
Поясню. Крайнии случаи - если мы моделируем с нагетором 1 (или вариаграмма равна нагету при любом лаге), то получится полностью случайное распределение свойств в пространстве без какой либо пространственной кореляции; если 0, то есть пространственная корреляция.
И это уже вопрос идеологии, есть ли простанственная корреляция физ свойств (пористости, проницаемости и пр) или нет. Если вы пытаетесь строить модель с привлечением геологических знаний, седиментологии - то вы по сути "верите" в пространственную корреляцию, и что существуют какие-то законы по которым формируются породы, диагенез и пр - а вся случайность следствие ошибок измерений.
Либо вы исповедуете подход при котором вы говорите, что нет никаких законов и связей и что это и процесс случайный, а не только ошибка, и я буде его моделировать именно как случайный процесс. То есть когда вы моделируете с нагетом больше 0, вы вносите в процесс случайность и уменьшаете его "физическую" составляющую.
У вас же получается, когда вы говорите о том, что у нагета есть физический смысл, это как- будто это что-то дает нам в понимание процессов. Все как раз наоборот - значение нагета уменьшает "физичность" - добавляя случайность в распределение свойст.
В вашей тракторке "физичности" нагета - это вопрос идеологии и веры. Перефразирую известное выражение "Верети ли вы в геологию и седименталогию как верю в неё я?"
Ну если для вас слова "вероятность", "случайность" и "статистика" не имеют физического смысла, тогда да, в наггете нет физического смысла, равно как и в самой вариограмме, да и в алгоритме SGS, ну и вообще во всей теории вероятности и матстатистике. Что-то вас из крайности в крайность кидает. Сейчас вы вообще фактически пытаетесь убедить, что наггет надо просто 0 всегда ставить и всё. Вариограмму с нагетом равным силу никто в здравом уме моделировать не будет. Полностью детерминистическим рисованием свойств тоже никто не занимается, потому что никакой идеологии и веры в седиментологию не хватит, чтобы распределять свойства с разрешением 50-100 м, да еще так чтоб получалось "красиво". Используется комбинированный подход, при этом в процесс вносится доля случайности. В том числе и через наггет. Чем он вас так коробит, что кажется бесполезным? Вас же не смущает SGS, который может выдать кучу разных "случайных" реализаций одной и той же "идеологии"? Ранг у вариограммы - это тоже средний по больнице параметр, который точно также подвержен влиянию погрешностей и сетки скважин. При этом его физический смысл у вас почему-то вопросов не вызывает. "Средний размер геологических тел" говорите? Хм... А вот тут выше говорят, что какая сетка скважин, такой и будет "размер тел".
Варьируя значения наггета и ранга и разглядывая получающиеся кубы, я думаю, проще всего понять влияние этих параметров на конечный результат и "физический смысл".
Вы прочитайте еще раз, то что я написал, и не надо каждый раз сочинять а том что я писал, и что нет. Случайность - это противоположность закономерности. Чем больше одного, тем меньше другого. Ничего больше я не сказал.
Нет, еще раз прочитайте то что я написал; если хотите добавить случайности в модель, ставте нагет больше 0. Это идеологическое соображение. Просто интересно, как вы значение нагета обоснуете, когда у вас мало данных и расчитать вариограму по латерали не получится.
Случайности там хватает в самих алгоритмах, без необходимости дополнительно вносить. И меня лично это ничем не коробит.
Просто это называется нужно своими именами. Случайность - это случайность. Закономерность (аля физика) - это закономерность.
Вам мало случайности в модели при использовании sgs? Добавляйте еще, никто не против.
Лично мне мало закономерности.
Tolstiy по прежнему так считает, просто ему уже надоело в этом кого-то уверять)))
Если даже карта вариограмм по функции с нугетом, который зависит от направления, показывает отсутствие зависимости нугета от направления и не смогла убедить, то я пас)))
Если есть желание разобраться, то Дойч и Матерон умеют все объяснять с кучей формул. А если формулы скучны, то можно обратиться к Дюбрулу - он все объясняет на примерах и на цветных картинках)))
ПС. Если экспериментиальные вариограммы (читай "различные оценки реальной вариограммы"), которые рассчитываются с применением разных настроек, показывают разный нугет, то это еще не значит, что нугет реальной вариограммы зависит от направления.
ПС-ПС. Во всех книжках написано одно и тоже))
Хе-хе. Так вот, собственно, и пришли к тому, что я вначале и написал. То, что наггет не зависит от направления - это допущение от безысходности, а не факт, который следует из определения вариограммы.
Хм... А как эта карта должна убедить, если поверхность изначально сглажена (линейно проинтерполирована) и не имеет таких разрывов, как исходная функция? Да и сама карта не является точным графиком функции вариации, а также линейно построена по узлам. Не уверен, что в Петреле вообще получится визуализировать разрывную функцию вариации. В таких условиях, для непрерывной поверхности, естесственно, получится мало того, что не зависящий от направления наггет, так еще и нулевой :) А за книжки спасибо!
Бесспорно. Однако это и не значит, что наггет реальной вариограммы не зависит от направления. :)
Вот если в начале написать "Допустим, что параметр непрерывно распределен в пространстве, тогда...", тогда всё что вы говорите и всё что Antalik говорит абсолютно верно.
То есть в итоге, что Вы предлагаете? Какой нагет надо использовать когда вы вариаграмму не можете расчитать? На какую "физичность", аналоги и фундаментальность в итоге нажно опираться чтобы нагет обосновать?
Вот классика для выбора ранга вариограммы, каждый второй ссылается на эту книгу, когда мало данных. Integration of Outcrop and Modern Analogs in Reservoir Modeling
Ссылку на какую-нибудь работу приведите пожалуйста.
Вот так приехали :) А у нас есть выбор? :) Брать с вертикальной единственный вариант. Я по этому поводу вообще не спорил. Я спорил по поводу импликации "Наггет вариограммы не зависит от направления => берем с вертикальной".
Спасибо! С этим вроде как немного разобрался) Перенес данные РИГИС на сетку, теперь не могу разобраться в алгоритмах. От чего зависит выбор алгоритма для построения кубов литологии, пористости, проницаемости? Исходя из чего они выбираются, может у кого есть их краткое описание? Как понять какой алгоритм использовать для куба литологии? И еще вопросик, можно ли как-нибудь в уже построенной модели посмотреть с помощью какого метода строился тот или иной куб?
Ну, собственно, чем меньше определенности в строении объектов, тем больше стохастики. Sequential Indicator Simulation, наверное, самый "популярный" для литологии. Он просто "раскидывает" исходя из заданной статистической модели не опираясь по сути ни на какую геологию. Только то, что вносится в статистическую модель, как-то косвенно может быть связано с геологией (что по факту не всегда так, некоторые используют просто автоподгон).
Для пористости Sequential Gaussian Simulation - "аналогичный" алгоритм для непрерывных параметров. Проницаемость проще всего пересчитать напрямую из пористости по керновым зависимостям. Либо распределять используя пористость как тренд.
Чем опытней геолог, тем больше детерминистики, наверное :)
Ну если ничего не шаманили, то можно зайти например в процесс Petrophysical Modeling и выбрать например пористость, и там должны все настройки остаться, которые использовались при построении. А по-хорошему, тот кто модель делал, должен был создать Workflow, где все настройки прописаны.
Ну вот, по-тихоньку что-то начинает для меня проясняться)) Спасибо Вам огромное) Построил кубы, дошел до куба нефтенасыщенности, и тут проблемка..( Мне нужно задать два разных контакта, для одной и для второй залежи. Вроде как я понял нужно было изначально делить на сегменты и для каждого сегмента в дальнейшем задавать свой уровень ВНК...если не затруднит не подскажите как задать разные уровни контактов?
Наверное как раз наоброт))))
Тут скорее о том, что старая школа геологов, корифеи которым сейчас около 50-60 и больше, придерживаются детерминистических подходов. Никто же не станет утверждать что они не опытные.
Скорее речь шла про модельеров все-таки, более молодых, но опытных как раз в моделировании.
Ксти 50-60 как раз зарождение геостатистики, так что про старую школу еще вопрос. Для России да ответ наверное очевиден, для запада неоднозначен....
Ну если уточняться, то наверное со временем геолога кидает то туда, то сюда, пока не надоест и не будет "верить" во что-нибудь одно. :)
Создать свойство типа Zone и его использовать либо в фильтре калькулятора (если расчет насыщения по J-функции с подгоном зеркала воды), либо в настройках petrophysical modeling (если расчет через стохастику по РИГИС). Создать можно: а) через калькулятор б) через geometrical modeling в) нарисовать ручками г) комбинируя эти подходы.
Да я Россию имел в виду.
Вопрос качательно карт поверхностей. Как ее создать в петреле и какой формат данных при загрузке готовой карты поверхности в петрель? Попробовал сделать так: есть seismic interpretation файл, загрузил его в виде набора точек, кликаю make surface, выходит ошибка. Как быть? И в догонку вопрос: как и где применяются well tops?
Что за ошибка?
Boundary у вас не задано. Вкладку Geometry настроили?
Boundary это обязательный параметр? Geometry не трогал. Кто нибудь напишите пожалуйста краткий технологический процесс построения карты поверхности.
В закладке Geometry вам нужно нажать get limites from selected, те чтобы размеры сетки будет определены в пределах входных данных. Инкремент у вас по умолчанию будет 50 на 50.
Судя по картинкам вы идете по курсу обучания, странно что при этом вы не смотрите сам курс, где написано что и куда нажимать.
Отдельно Boundary в закладке Geometry это создание полигона вокруг сетки, необязательный параметр. Antalik имеет ввиду, что не заданы границы построения сетки. А вот это конечно необходимо.
Petrel 2009 detected...
выкладываю видео на эту тему http://dropmefiles.com/en/XxHrq
Я пока начал самостоятельно изучать, интуитивно попытался сделать. За ответы и особенно за видео большое спасибо, наглядно и информативно. Но как я понял это работает только когда нет разломов, как быть елси они есть? Пробовал сделать как на видео. но опять выдал всю ту же ошибку. Потом попробовал с простой антиклиналью и наконец получился surface. Дальше буду пытаться сделать layering.
для поверхности с разломами надо сначало модель разломов создать,а потом уже встраивать структуру. Это все сложнее.
Либо иметь линии песечения разломов с поверхностью.
Я советую сначало разобраться с простыми структурами,а уже потом переходить на осложненные разломами. Потом тема эта довольно обширная.
У меня также вроде были видео про разломы. Если надо могу их тоже скинуть.
Было бы не плохо.
Вопрос относительно моделирования свойств. Правильно ли я понимаю что если есть ГИСы то петрофизические свойства моделируются по ним, а если мы не хотим использовать ГИСы, то свойства моделируются с помощью facies modelling?
Здравствуйте!!! помогите пожалуйста!!! у меня в Structural modeling кроме Define model ничего не активно... в проект уже все загрузила,отбивки поставила и карты построила,хотела модельку начать строить и не могу....не пойму в чем дело,другие проекты открываю,все работает!!! может кто-то сталкивался с похожей проблемой?
Если есть ГИС или лучше РИГИС то свойства моделируются по ним (через pertrophysical modeling). А вот если мы не хотим использовать их, то тут надо хорошенько подумать =). Может все-таки стоит их учитывать. Через facies modelling моделируется литология и только. Свойства моделируются через pertrophysical modeling, можно через каркулятор =).
нет не правильно. Моделирование свойств бывает 4 типов- геометрическое, фациальное, петрофизическое и динамическое.
РИГИС может использоваться везде, но как правило чаще для фациального и петрофизического моделирования.
РИГИС это априорная информация для модельера как на стадии разведки, так и разработки месторождения.
видео по моделированию разломов http://dropmefiles.com/en/sdTeL
построение горизонтов http://dropmefiles.com/en/WQIt2
Способ моделирования зависит от желаемого результата. Если желаемое распределение свойства описывается явной константой или формулой, то через калькулятор свойств. Если не описывается (напр. чаще всего нужна стохастика), то через petrophysical modeling. А facies modeling нужен для построения фаций, литологии и др. дискретных свойств, а не непрерывных петрофизических.
Спасибо за ответы и видео. Уже более менее прорисовывается представление.
А геометрическое моделирование это то же самое что и объектное моделирование или что то другое? С помощью какого инструмента его реализовывают? И что такое РИГИС?
Геометрическое моделирование это создание вспомогательных параметров, которые как правило отображают свойста 3-мерной сетки- размер ячеек, их толщина, расстояние от соседних и т.д. Как правило при геометрическом моделировании скважинная информация мало используется.
В петреле за это отвечает процесс Geometrical modeling м отчасти калькулятор свойств.
Объектное моделирование как и пиксельное входит в фациальное моделирование. Отличие их состоит в том, что в объектном задается форма (и другие параметры) геологического тела, а в пиксельном на осонове статистики и вариограммного анализа для каждой ячейки рассчитывается вероятность присваивания кода фации. Но все это дает построения куба фациий или более частный случай (0 и 1) куба литологии.
РИГИС - результат интепртеации геофизических исследований скважин.
Фактически это получение из исходных каротажных данных кривых пористости, проницаемости, фаций (или глинистости) и водонасыщенности.
Очень советую почитать книгу Закревского К.Е. "геологическое 3Д моделирование". Там все это очень хорошо расписано.
Спасибо. Качаю книжку
Вопрос коллеги - возможно ли отобразить результаты из модели 3D Grid->Properties на Map Window ? отображается только в окне 2D-3D Window но там масштаб нельзя указать чтобы вывести карты в пдф или растр, или все же где то можно задать масштаб для 2D Window
Settings for 'Map' - Scale и будет Вам масштаб.
так в том то и дело что в Map Window резултати из 3D грида не отображаются, а установить масштаб для 2D Window где оное отображается не нашел где, или по-моему вообще невозможно масштабировать 2D Window
Не совсем понятно, зачем 3d грид вообще отображать на карте и печатать?
Страницы