Вопрос №1 - имеем в наличии например некий дискретный лог скважины - номер фации, литологии иное. Имеем некую сетку определенной размерности. Каким образом происходит апскелинг дискретных величин? Т.е. что присваивается при апскейле ячейке, если в пределы ячейки попадают два, три и т.п. значения дискретной величины лога?
Вопрос №2 - если кто занимался петрофизикал моделинг с применением вторичной переменной.
Например - расчет (кригинг) пористости с бекграундом вторичной переменной - куб акустического импеданса. Выбор размера ячейки описан в мануалах - методом вилки - попал не попал с контролем по степени корреляции апскейлиных логов пористости по скважине и соответсвующих значений импеданса. Например остановились на высоте ячейки в 5 метров.
Ок. Все нормально.
Теперь необходимо расчитать иной параметр, например насыщенность с применением иных сейсмических параметров в виде вторичной переменной. Тип параметра определяем например по степени корреляции до апскейлинга - но кросскореляционные зависимости между логом и сейсмическим параметром(ами) мы не можем построить до апскейлинга (корреляция до апскейлинга проверяется в модуле Train Estimation Model только между однотипными данными, я не ошибся?).
Т.е. - чтобы проверить корреляцию лога и сейсмики (атрибута) нам нужно их апскейлить с очередным поиском (как и при кригинге пористости) оптимальной размерности ячейки. И это всего лишь для того чтоб узнать коефициент корреляции??!!! А атрибутов то может быть и до десятка например (это если глубоко не копать их физсущность и отбрасывать уже на этапе их расчета).
Ну ок. Выбрали сейсмический атрибут, но размер ячейки грида, при котором наблюдается наилучшая корреляция (это пространственная корреляция т.е в зависимости от геометрии грида, не говоря о том что мы паралельно искали и нашли скажем так наилучший атрибут с точки зрения физической сущности, или статистической 
, ну ок - шаманской 
), повторось, но размер ячейки будет иным чем при варианте пористость-импеданс. Т.е. нужно строить новую сетку, независимую от куба спрогнозированноой пористости. Т.е. соотнести местоположение ячеек пористости и насыщенности уже будет тяжело если воопче возможно. Дык вопрос №2 - где я ошибаюсь в сих размышлениях?
Вопрос №3 - это к тем кто все же сильно увалекался вторичными переменными при кригинге - имеет ли вообще смысл исспользовать сейсмические атрибуты при их корреляции с логами, но пользоватся только и исключительно единственным атрибутом - кубом импедансов? Ибо логи - это абсолютное значение определенного параметра определенной точки пласта, а любые производные от сейсмического волнового поля - это суть относительная величина определенного параметра двух соседних пластов...
1. по умолчанию для дискретных параметров стоит метод Most of, т.е. того чего больше. его же лучше и использовать.
я вот не верю в них. и тем более в прогноз нефтенасыщенности.
2. может что-то недопонял из этого вопроса, но зависимость определяешь как тебе удобнее, если грубо можно в том же петреле в Function window, предварительно естественно даунскелив сейсмокуб на сетку. Далее по полученным зависимостям помощью калькулятора получаешь прогнозируемый куб, например Кп, его уже и подкладываешь в свойство как априорную информацию.
3. использовние сейсмоатрибутов скорее вопрос веры
Сенкс коллега.
по 1. А если такой пример - размер зон лога литологии(фации) настолько значителен, что например в пределы ячейки попадает половина одной зоны лога с литологией 1 и половина с номером 2 (или там третья часть размера ячейки, но обязательно только две зоны лога), тогда какое значение примет ячейка?
) касался больше проблем масштабирования - т.е. разные вторичные переменные (сиречь кубы сейсмической атрибутики) требуют разных масштабов грида, для наилучшей корреляции. 
ну, я не настаиваю 
. Но, неужно стохастика грида только по струкутрной основе и по двадцати скважинам на 200 кв.км даст лучший результат прогноз межскважинного поведения насыщенности нежели привлечение в качестве тренда некоего сейсмического атрибута со значимым коефициентом корреляции 
?
2. ну так и делают судя по всему, но это только для зависимостей типа а*х+b, а для псевдонелинейных - прогноз нейронными сетями наверное. Вопрос наверное (сорри за растекание мыслию
3.
например в пределы ячейки попадает половина одной зоны лога с литологией 1 и половина с номером 2 (или там третья часть размера ячейки, но обязательно только две зоны лога), тогда какое значение примет ячейка?
most of - то чего больше (по вертикали), то и будет в ячейке грида.
2. ну для того чтоб построить какие-то зависимости нужно выбрать общие точки. Можно в петреле. Можно даже в экселе, из логов и из куба синтетическую кривую вытащить с шагом лога и сопоставить.
3. ну как сказать) я лучше нарисую линию глинизации ровно посредеине между скважинами, чем потом получить по голове за то что, новая скважина попала в неколлектор
1. угу, ясно, я просто чет подвис на неверном представлении об дискретном логе как единтственном значении (т.е. одноточечном
) для всей зоны, забывая что это значение присваивается каждому осчету в логе в пределах зоны Х...
2. Ну чет я так и подозревал что без привлечения экселя или иной внешней проги с поиском многопараметрической реализацией функциональной зависимости между неапскейлинными данными не обойтись.
3. Эх, геологи геологи
. Думаю все зависит кто в душе ваш главный геолог - сейсмик-геолог или разработчик-геолог 