Добрый день, всем! Надеюсь мне смогут тут объяснить или в голову вбить. Зачем нужно делать Data Analysis? На какие параметры нужно смотреть, чем нужно руководствоваться.
Если в 2х словах - то data analysis нужен, чтобы подготовить данные к расчету вариограм и собственно моделированию.
Например, вычесть тренд, сделать нормальное преобразование и т.д.
И получить вариограммы - вертикальную и, если позволяют данные, то и горизонтальные
Если в 2х словах - то data analysis нужен, чтобы подготовить данные к расчету вариограм и собственно моделированию.
Например, вычесть тренд, сделать нормальное преобразование и т.д.
И получить вариограммы - вертикальную и, если позволяют данные, то и горизонтальные
Я делаю куб литологии самым примитивным способом (0-не коллектор, 1-коллектор). И по месторождению всего 4 скважины, и тока 2 скв вскрывают полностью залежь. Прочитав мануал и прочие материалы сделал data analysis. Ее можно использывать для моделирования??? сделал тока вериткальную.
Нужно для правильного моделирования)))
Для литологии:
1. ГСР
2. На закладке Probability можно проверить и настроить 3Д тренд. Например: пригодность акустического импеданса (из инверсии) или сейсмического атрибута для моделирования литологии.
3. На закладке Thickness можно посмотреть как сохранилась статистика по толщинам пропластков после осреднения скважинных данных на сетку и после моделирования.
4. Если данных мало, то можно на глаз задать горизонтальные вариограммы. как пример контроля качества - можно пострить карты эффективных толщин - если по ней не видно положения скважин, то нормально. Нужно еще визуально посмотреть модель - чтоб картинка глаз геолога радовала))).
Для моделирования ФЕС тоже очень важно воспроизвести тренды, статистику (в разбуренной части) и неоднородность, Пример: если в модели все однородно и гладко, а в реальности это не так, то коэффициент извлечения в модели будет выже, чем по факту. и будут потом тебе на мозг капать, почему по модели мы так много добываем а по факту - нет. Это, конечно, не единственная причина плохой модели))
4. Если данных мало, то можно на глаз задать горизонтальные вариограммы. как пример контроля качества - можно пострить карты эффективных толщин - если по ней не видно положения скважин, то нормально. Нужно еще визуально посмотреть модель - чтоб картинка глаз геолога радовала))).
Для моделирования ФЕС тоже очень важно воспроизвести тренды, статистику (в разбуренной части) и неоднородность, Пример: если в модели все однородно и гладко, а в реальности это не так, то коэффициент извлечения в модели будет выже, чем по факту. и будут потом тебе на мозг капать, почему по модели мы так много добываем а по факту - нет. Это, конечно, не единственная причина плохой модели))
Как можно понимать " на глаз задать горизонтальные вариограммы" ??? Использую Data Analysis получилось разбросание коллектора, а без него идеальное переслаивание. Меня пугает оба)) Каждый куб был получен после 10 реализации и после осреднения. есть данные тока по 2 скважинам. Кажись забыл коллектор - доломит!!!
Как можно понимать " на глаз задать горизонтальные вариограммы" ??? Использую Data Analysis получилось разбросание коллектора, а без него идеальное переслаивание. Меня пугает оба)) Каждый куб был получен после 10 реализации и после осреднения. есть данные тока по 2 скважинам. Кажись забыл коллектор - доломит!!!
Рейндж горизонтальных вариограм можно получить и рейнджа вертикальной. Общая корреляция есть в C.Deutsch Geostatistical Reservoir Modeling.
Также было на этом форуме.
И не используй нагет выше 0,2. Более высокие величины не реалистичны
Как можно понимать " на глаз задать горизонтальные вариограммы" ???
Горизонтальные вариограммы отражают латеральную изменчивость пласта, и в большинстве случаев даже при хорошей разбуренности эта изменчивость выше сетки размеров сетки скважин (тем более у вас всего 2 скважины), т.е. если в модель последовательно добавлять скважины (заранее исключив или по мере бурения) ранги постоянно будут уменьшаться, что конечно же неверно и может привести к завышенным прогнозным кинам в фильтрационной модели. Ранг надо стараться определить максимально точно исходя из условия осадконакопления. Также стоит учитывать, что на расстоянии значения вариограммы корреляция полностью отсутствует, она уверенная где-то условно на 30% расстояния (зависит от формы вариограммы).
а зачем вообще строить варигараммы на основе 2 скважин? интерполируйте посредством кригинга и не заморчивайтесь))) если уже оч хочется используйте аналоги, включайте спинной мозг
Как можно понимать " на глаз задать горизонтальные вариограммы" ??? Использую Data Analysis получилось разбросание коллектора, а без него идеальное переслаивание. Меня пугает оба)) Каждый куб был получен после 10 реализации и после осреднения. есть данные тока по 2 скважинам. Кажись забыл коллектор - доломит!!!
Видно были разные ранги использованы на каждой из картинок.
В анализе данных настрой ГСР - по двум скважинам в слепую не получится - нужно в соответствии с геологией настроить (например, если это дельта, то к кровле идет увеличение песчанистости http://www.searchanddiscovery.com/documents/2007/07097serradji/images/203lg.jpg), с карбонатами все может быть значительно запутаннее.
вертикальный ранг возьми из анализа данных, горизонтальный из аналогов. Например, из приведенной выше книги Дойча, но нужно геологию моделируемых пластов понимать.
Если в 2х словах - то data analysis нужен, чтобы подготовить данные к расчету вариограм и собственно моделированию.
Например, вычесть тренд, сделать нормальное преобразование и т.д.
И получить вариограммы - вертикальную и, если позволяют данные, то и горизонтальные
Я делаю куб литологии самым примитивным способом (0-не коллектор, 1-коллектор). И по месторождению всего 4 скважины, и тока 2 скв вскрывают полностью залежь. Прочитав мануал и прочие материалы сделал data analysis. Ее можно использывать для моделирования??? сделал тока вериткальную.
Вертикальную вариограмму использовать можно, если поправить ранг на где то 18.
На 4 скважинах горизонтальную вариограмму вы вряд ли получите
Нужно для правильного моделирования)))
Для литологии:
1. ГСР
2. На закладке Probability можно проверить и настроить 3Д тренд. Например: пригодность акустического импеданса (из инверсии) или сейсмического атрибута для моделирования литологии.
3. На закладке Thickness можно посмотреть как сохранилась статистика по толщинам пропластков после осреднения скважинных данных на сетку и после моделирования.
4. Если данных мало, то можно на глаз задать горизонтальные вариограммы. как пример контроля качества - можно пострить карты эффективных толщин - если по ней не видно положения скважин, то нормально. Нужно еще визуально посмотреть модель - чтоб картинка глаз геолога радовала))).
Для моделирования ФЕС тоже очень важно воспроизвести тренды, статистику (в разбуренной части) и неоднородность, Пример: если в модели все однородно и гладко, а в реальности это не так, то коэффициент извлечения в модели будет выже, чем по факту. и будут потом тебе на мозг капать, почему по модели мы так много добываем а по факту - нет. Это, конечно, не единственная причина плохой модели))
Как можно понимать " на глаз задать горизонтальные вариограммы" ??? Использую Data Analysis получилось разбросание коллектора, а без него идеальное переслаивание. Меня пугает оба)) Каждый куб был получен после 10 реализации и после осреднения. есть данные тока по 2 скважинам. Кажись забыл коллектор - доломит!!!
Рейндж горизонтальных вариограм можно получить и рейнджа вертикальной. Общая корреляция есть в C.Deutsch Geostatistical Reservoir Modeling.
Также было на этом форуме.
И не используй нагет выше 0,2. Более высокие величины не реалистичны
Горизонтальные вариограммы отражают латеральную изменчивость пласта, и в большинстве случаев даже при хорошей разбуренности эта изменчивость выше сетки размеров сетки скважин (тем более у вас всего 2 скважины), т.е. если в модель последовательно добавлять скважины (заранее исключив или по мере бурения) ранги постоянно будут уменьшаться, что конечно же неверно и может привести к завышенным прогнозным кинам в фильтрационной модели. Ранг надо стараться определить максимально точно исходя из условия осадконакопления. Также стоит учитывать, что на расстоянии значения вариограммы корреляция полностью отсутствует, она уверенная где-то условно на 30% расстояния (зависит от формы вариограммы).
а зачем вообще строить варигараммы на основе 2 скважин? интерполируйте посредством кригинга и не заморчивайтесь))) если уже оч хочется используйте аналоги, включайте спинной мозг
В принципе я тоже так думал, и потом вспомнил старые уроки по Петрел))
на что нужно обратить внемание при кригинге? как бы сказать на что за острить внимание))
К сведению, кригинг тоже использует вариограммы
Видно были разные ранги использованы на каждой из картинок.
В анализе данных настрой ГСР - по двум скважинам в слепую не получится - нужно в соответствии с геологией настроить (например, если это дельта, то к кровле идет увеличение песчанистости http://www.searchanddiscovery.com/documents/2007/07097serradji/images/203lg.jpg), с карбонатами все может быть значительно запутаннее.
вертикальный ранг возьми из анализа данных, горизонтальный из аналогов. Например, из приведенной выше книги Дойча, но нужно геологию моделируемых пластов понимать.