абстрактное объяснение "не течет" не устроит?) т.е. если проницаемость не позволяет выйти на жидкость. плюс можно попробовать смоделировать ГДИС, но этим наверное мало кто замарачивается. мы точно нет)

а данные по пронцаемости из корреляции perm=f(poro)?. на своих кернах?

По-моему, зависимость от пористости всегда можно "пересмотреть", раза в два-три :)

Зависимость это, как правило, облако точек с разбросом в 2 порядка, вот так их и надо в модели распределять, чтобы вероятность появления точки в диапазонах сохранить. А там обширное поле для экспериментов.

ну крутить в два-три раза по всей модели только потому, что так захотелось моделлеру, это по-моему черезчур) 30-50% еще куда не шло..если надо больше, я бы взял пару-тройку скважин, сравнил бы динамику пластовых с историей, показал бы красивые "запаздывающие" графики, и только тогда гордо множил бы проницаемость. естественно всё с умом и без фанатизму)

Там кажется всё проще. Надо сравнить продуктивности модель-факт. Один момент, что в моделях с продуктивностью всё плохо. Придется выдумать некоторое подобие продуктивности в модели, другими словами принять соглашение с совестью что именно мы (я, ты, все) понимаем под продуктивностью и что будет брать для расчёта оной. Пластового мало для понятия проницаемости (фильтрационное сопротивление) это ещё и перепад напряжения (перепад давлений), поэтому и пластовое и обязательно забойное давление. Только опять соглашение о пластовом давлении...

ТимТТТ правильно отметил, что по большому счёту между проницаемостью и пористостью нет функциональной зависимости. Да, без сомнения, чем выше пористость тем выше проницаемость, но коридор значений уж очень широк. И нельзя понимать отклонение фактических точек от тренда как "ошибка". Это не ошибка, это факт. А факт такой что при одном и томже значении пористости можно получить как 10mD так и 1000mD. Идеально было бы найти зависимость, которая опишет точки "в облаке" зависимости. Это хороший путь. Используемая сейчас повсеместно функциональная зависимость не более чем необходимость уж что-то задать в каждой ячейке.

"только потому, что так захотелось моделлеру" ничего нельзя делать, у всего должно быть обоснование.

Кстати, есть такая идея. Возможно, она не новая, но я сам дошел :) Берем облако lg(k) от phi, проводим посередине линейный тренд, пусть это будет lg(k)=A*phi+B. Пусть a = arctg (A). Повернем график так, чтобы тренд "лёг" на ось абсцисс, для этого делаем замену переменных:

x = cos(a)*phi + sin(a)*(lg(k)-B)

y = -sin(a)*phi + cos(a)*(lg(k)-B)

Наш тренд преобразуется в y = 0, а точки данных y, соответственно, "прыгают" вокруг 0. Получаем абсолютно ни с чем не связанный стохастически распределённый параметр, снимаем с него нормальное распределение и по нему строим такой же ни с чем не связанный куб значений. Обозначим его Y. Отдельно у нас есть куб пористости PHI. Идем в калькулятор свойств и делаем обратное преобразование: K = 10^(Y/cos(a) + A*PHI + B). Ну и не забыть обрезать по cut-off, чтобы не было левых значений. Хорошо бы если бы кто-нибудь попробовал, на бумаге вроде все красиво :)

Wasteland Rat,

Это похоже на метод главных компонент.

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%82

Есть еще так называемый "Redused Major Axis Regression".. он тоже проводит линию "по центру оси облака". Только считает долго зараза и зависит от единиц измерения конечно.

"только потому, что так захотелось моделлеру" ничего нельзя делать, у всего должно быть обоснование.

Так вместо обоснования и подсовывается эта зависимость, которая ничего не обосновывает :)

Может лучше попробовать таким образом - каждое определение пронициаемости имеет привязку к глубине и скважине. Сделать искуственный лог и размазать уже такую гадость? Проблема будет в том, что керн могут отобрать только в двух первых скважинах и никакого покрытия по площади ожидать не стоит. Это отчественная реалия, кажется у буржуинов с этим лучше и такой подход будет ну типа весомей.

Я думаю, даже буржуины отбирают керн только в вертикальных скважинах :)

а мне кажется, проще и разумнее не выдумывать, а получить проницаемость одной зависимостью от пористости, ну или несколькими в зависимости от фес. посмотреть общую картину адаптации, по результатам множить всё поле/менять вид зависимости. а потом уже выборочно работать множителями.

всё равно всё этим закончится, как бы мы не извращались при построении первоначального поля.

не, "выдумывать", конечно, это хорошо и как метод работы, это прекрасно. но в данном конкретном случае не оправданно, мое мнение)

Wasteland Rat пишет:

Кстати, есть такая идея. Возможно, она не новая, но я сам дошел :) Берем облако lg(k) от phi, проводим посередине линейный тренд, пусть это будет lg(k)=A*phi+B. Пусть a = arctg (A). Повернем график так, чтобы тренд "лёг" на ось абсцисс

... 

Не обязательно преобразования переменных делать. Верификация регрессионной модели сводится к проверке нормальности остатков - попутно вычисляется их дисперсия. Так что, в калькулятор свойств вместо  надо заложить , где последнее слагаемое - и есть "ни с чем не связанный" параметр - Гауссова случайная величина с нулевым средним и дисперсией остатков.

Airat55 пишет:

а мне кажется, проще и разумнее не выдумывать, а получить проницаемость одной зависимостью от пористости, ну или несколькими в зависимости от фес. посмотреть общую картину адаптации, по результатам множить всё поле/менять вид зависимости. а потом уже выборочно работать множителями.

всё равно всё этим закончится, как бы мы не извращались при построении первоначального поля.

Я бы не принял модель с таким объяснением :) А с чего вы взяли в таком случае, что дело в ФЕС? Может это PVT, ОФП, подвижность флюидов и насыщение?

Не совсем верно сказал "сводится к" - точнее "один из пунктов верификации"

Гоша пишет:

Wasteland Rat пишет:

Кстати, есть такая идея. Возможно, она не новая, но я сам дошел :) Берем облако lg(k) от phi, проводим посередине линейный тренд, пусть это будет lg(k)=A*phi+B. Пусть a = arctg (A). Повернем график так, чтобы тренд "лёг" на ось абсцисс

... 

Не обязательно преобразования переменных делать. Верификация регрессионной модели сводится к проверке нормальности остатков - попутно вычисляется их дисперсия. Так что, в калькулятор свойств вместо  надо заложить , где последнее слагаемое - и есть "ни с чем не связанный" параметр - Гауссова случайная величина с нулевым средним и дисперсией остатков.

 

Ну тогда получается, надо дисперсию для епсилон перебором подбирать, чтобы получить первоначальный "огурец", а у меня напрямую считается, ничего перебирать не надо.

А всё понял, туплю. Почему посты править нельзя???

Сделать так можно, только толку? Чем это будет лучше экспоненты? Экспонента-простое усреднение, первое приближение. А дальше в процессе адаптации уже надо подстраивать проницаемость. Причем в модели ячейки phi-k могут даже быть такими, что на графике phi-k они вылазят за пределы облака по керну. Это ничему не противоречит. Сказывается разность масштаба ячеек и керна и нелинейность зависимости.

Господа, я кончено дико извиняюсь..но.

Первоначальная проблема тут, что фактически геологу модельеру до лампочки ваша проницаемость.

Вот в чем корень зла. Как правило параметр этот строится на "отъе..сь". Отсюда нелепость палки в облаке распределения PHIE-PERM.

Если бы это так было бы важно для геологов они нашли бы 100500 сбособов моделить проницаемость (взглянем на варианты для насыщенности).

Ну уж хотя бы удосюжелись считать в 3 направлениях (тензорно)...Дело то не в математике, а в задачах, сроках и менталитете.

Отчего всегда не доверял себе (геологам-кнопочникам) при построении проницаемости. Вывод же такой - надо изменить проницаемость в геомодели?меняй и не комплексуй.

Wasteland Rat пишет:

Airat55 пишет:

а мне кажется, проще и разумнее не выдумывать, а получить проницаемость одной зависимостью от пористости, ну или несколькими в зависимости от фес. посмотреть общую картину адаптации, по результатам множить всё поле/менять вид зависимости. а потом уже выборочно работать множителями.

всё равно всё этим закончится, как бы мы не извращались при построении первоначального поля.

Я бы не принял модель с таким объяснением :) А с чего вы взяли в таком случае, что дело в ФЕС? Может это PVT, ОФП, подвижность флюидов и насыщение?

а с чего в таком случае вы взяли, что это не фес?) фес в межскважинном пространстве - самый неопределенный параметр из вами перечисленных (а в случае с проницаемостью - параметр неопределнный даже во вскрытых ячейках). а я вам модели и не сдаю, а рассуждаю) не приняли бы вы, ишь))

"Я думаю, даже буржуины отбирают керн только в вертикальных скважинах :)"

Зря так думаете. Это не так.

Все зависит еще от месторождения и недропользователя.

На моем опыте - все хитрые методы доказательства проницаемости сводятся к дикому шаманству ближе к сдаче проекта и тупо объясняется динамикой работы скважины, как по жидкости, так и по пластовому давлению ! =))

По идее-то, кроме огурцового облака, есть еще КВД. С них можно снять kh, подставить h из модели, k пересчитать в абсолютную и сравнить с тем, что по керновой зависимости получается. А да кстати, вот еще одна потенциальная причина почему "не течет" - эффективные толщины занижены.

Так корреляция "облака" должна быть выбрана так, чтобы kh полученный в модели соответствовал ГДИ.

Другое дело что ГДИ надо долго фильтровать и пересматривать - например сервисники бывает каждый тест интерпретируют безо всякой связи с предыдущими, или хотя бы соседнимим скважинами. Сделали пробы нефти - 2 сПз вместо 30 обычных (напутали в лаборатории?) и получили 200 мД (а до этого то по скважинам 3000 - 5000, плюс по керну пористость 30% в среднем). И никто ничему не удивляется.

А с эхолотов вообще текущее давление выше начального на 20%. Такие КВД.

2 Wasteland Rat

>>>
Ну тогда получается, надо дисперсию для епсилон перебором подбирать, чтобы получить первоначальный "огурец", а у меня напрямую считается, ничего перебирать не надо.
>>>

И тут напрямую - если из фактических значений вычесть модельные и по этому набору точек взять дисперсию.

>>>
А всё понял, туплю. Почему посты править нельзя???
>>>

Наверное, девиз нового форума "напечатал с клавы - не вырубишь топором" :)

====================

2 EmptyEye13

>>>
Так корреляция "облака" должна быть выбрана так, чтобы kh полученный в модели соответствовал ГДИ.
>>>

Думаю, что уравнение должно быть выбрано так, чтобы не содержать статистической погрешности (несмещенная оценка). Если все же ГДИ надежнее чем черн, то и выбирайте по ГДИ - только не ссылаясь на "огурцовое облако" с керна :)

Airat55 пишет:

ну крутить в два-три раза по всей модели только потому, что так захотелось моделлеру, это по-моему черезчур) 30-50% еще куда не шло..

Нам коллеги из Тюмени в гидродинамику вставляют куб проницаемости местами накрученный в 10-12 раз от геологической :)

SM пишет:

Нам коллеги из Тюмени в гидродинамику вставляют куб проницаемости местами накрученный в 10-12 раз от геологической :)

И что, не вижу ничего смешного и странного. Конечно, не зная тип коллектора, количество и качество кернового материала, нельзя сказать много это или мало. Но к примеру, для трещиноватых коллекторов увеличение общей проницаемости в 10 раз по сравнению с проницаемостью матрицы вполне нормальное явление. Разумеется, что увеличение проницаемости такого порядка характерно лишь для зон с высокой плотностью трешиноватости, для прочих зон общая проницаемость может быть сравнима с матричной. В случае с песчаниками стоило бы призамудаться над увеличение в 10 раз, хотя стоит посмотреть на обоснования и имеющиеся данные, возможно пересмотреть зависимость.

Повторюсь к уже к сказанному несколько раз выше, что у всего должно быть обоснование, данные по добыче, КВД, динамика пластового, если есть то добыча газа.

SM пишет:

Airat55 пишет:

ну крутить в два-три раза по всей модели только потому, что так захотелось моделлеру, это по-моему черезчур) 30-50% еще куда не шло..

Нам коллеги из Тюмени в гидродинамику вставляют куб проницаемости местами накрученный в 10-12 раз от геологической :)

Судя по всему ресь идет о Верхнечонском НГКМ=)))

Так для такого коллектора с повсеместным применением ГС вполне нормальные множители. У вас петрофизическая модель дает погрешность +- пол порядка в каждую сторону в лучшем случае.

Самое интересное, когда куб проницаемости строится даже на керновом материале. А на региональном анализе и результатах исследования "соседнего" месторождения.

А вообще, уровень достоверности данных (не важно: проницаемости, добычи, давлений ...) дает прямую зависимость на дозволеность модельеру к варьированию данных.

Так что и 10ти кратное изменение (не только увеличение) проницаемости - это не предел.

П.С. А как бы хотелось, чтоб коллеги-геологи могли четко выдать куб проницаемости... ох как бы этого хотелось.