Июл 14
Народ а как вы смотрите на распространение коллектора/неколлектора через petrophysical modeling? И какой метод используете для неоднородных пластов?
Опубликовано
24 Июл 2014
Активность
16
ответов
7853
просмотра
7
участников
2
Рейтинг
я не понял вопроса. Как я должен смотреть на петрофизическое моделирование и как коррелировать неоднородные пласты?
Имею ввиду petrophysical modeling предназначен для моделирования свойств горных пород, а facies modeling для моделирования коллектора/не колектора.
Но я facies modeling не пользуюсь моделируя коллектор/не коллектор через petrophysical modeling, moving average, но всегда получается плохая статистика по гистограмме, и приходится корректировать в transformation синими квадратиками,которое приводит к расчленению коллекторов!какими способами вы пользуетесь при моделирования дискретного параметра литологии (поподробнее плз) с обоснованиями.
спасибо большое
Adil, так дискретные свойства принято моделировать через facies modeling. Под это и соответсвующие алгоритмы настраиваются. То что у вас всегда плохая статистика по гистограмме получается при moving average - тут ничего удивительного - этот алгоритм не работает со статистикой как таковой.
SGS (sequential gaussian simulation) для дискретных и SIS (sequential indicator simulation) - сохраняет статитику распределения свойств в каждой из реализаций. Там это распределение задается как один из параметров.
Вы прямо свойсво коллектор/неколлектор пытаетесь моделировать через petrophysical modeling? Я видел несколько примеров когда в модели распределеют пористость, а потом по отсечке через калькулятор пересчитывают в коллектор/неколлектор. Но это совсем не по учебникам.
Adil,
советую вам для начала почитать Закревского, где довольно доходчиво написано как строятся модели литологии.
Распределение "плавающим средним" непрерывного параметра для получения дискретной модели с помощью отсечки обычно используется в двух случаях:
1. при распределении параметра альфа ПС в межскважинном пространстве и подборе отсечки коллектор-неколлектор. Ознакомится с критикой данного метода можно также у Закревского...
2. При построении плавного выклинивания коллектора методом "не ищем легких путей"
Мы пользуемся методами фациального моделирования, перечисленные Antalik`ом + объекто-ориентрованными методами.
Обосновывать особо тут нечего, тк эти методы и были для этих целей разработаны.
Ну скорее строят модель фаций (или типа пород), где распределяют пористость и проницаемость для каждого отдельного кода.
Методом граничных значений пористости и проницаемости получают параметр литологии (или песчанистости/глинистости).
Видел также, что потом это параметр может выступать как ACTNUM для переноса модели в симулятор.
Спасибо кстати Antalik за все!)
Да Закревского я читал и читааю)Просто я моделирую коллектор/неколлектор(далее к/н), изначально приравниваю Cell height = Upscale logs к/н, далее распространив Cell height через petrophysical modeling методом Moving average(или через другие методы) получаю распространенный куб Cell height, далее копирую Upscale logs of к/н, потом делаю Copy of Ups logs=Cell height(U), получаю куб коллектора/неколлектора!
Вот такой вот подход!)
вы же сами пишите, что эта методика не ахти... почему просто не попробывать SIS?
Пробую через facies modeling методом SIS, использовал ГСР и вариограмму, статистика вроде сходится!
Теперь вопрос в вариограмме кроме настройки vertical direction какая необходимость есть в использовании и настройке major & minor direction?
Еще в рисунке указал единичные коллектора в одной ячейке(сам куб и осредненные значения!как с ними быть?
спасибо
Постоянно распределю коллектор Moving Average, потом отсекаю по 0.5.
Обоснование - ну, меня в студентах учили, что на геологическом профиле коллектор нужно обрывать на середине расстояния между скважинами.
Не понял по поводу неоднородности - просто нужно делать тонкую ячейку, и по поводу "плохой статистики по гистограмме" - чем она плоха-то (речь про ГСР)?
Моё мнение по поводу геостатичических методов вообще - я считаю, что геологическое строение определяется вполне конкретными (детерминированными) процессами, а не случайностями, так, что геостатистика - это не очень серьезно.
Сами геостатистические методы были разработаны под идею "лучшего" описания и распределения геологических свойств. Чтобы сохранялась гетерогенность и статистику (гистограмма) свойств. Чтобы в модели присутствовали экстремальные значения - проницаемости например. Потому что именно они дадут существенный вклад при гидродинамическом моделировании.
А moving avagage и другие детерминистические методы вам дадут только гладкие модели без экстримов.
В общем, важен контекст в котором применяются те или иные методы. В одном контексте лучше применять детерминистические, в другом стохастические.
не серьезно так думать.
Во-первых, крикинг как таковой это та самая геостатистика, которая может давать и сглаженный вариант. При этом комбинируя различные тренды как в вертикальном так и горизонтальном направлении. Moving average только отчасти, упрощенный подход. Как при этом отразит например зональную анизотропию или учесть неравномерное расположение скважин? Как учитывать веса горизотальных и боковых стволов?
Во-вторых, иметь единичный варианты модели это как играть в русскую рулетку наоборот- когда весь барабан забит пулями и только одно отверстие пустое...
В-третьих, как вы обычно используете интерполяцию при учете сейсмических данных???
А без них разве всегда верно предположение, что пористость на расстоянии в 1-2 км от скважины должна быть приблизительно равна среднему между этой скважиной и соседней? А если расстояния больше (поисково-разведочный этап)?
В - четвертых, допустим у вас четкая концептуальная модель с флювиальными каналами или глубоководными турбидитами.
Как вы будете плавающим средним распределять пористость внутри этих тел?
Как итог я согласен с Antalik, что для упрощенной модели "на коленке" можно использовать интерполяцию. Для создания и понимания трендов, даже для крупных моделей на поздних стадиях разработки, когда сетка скважин равномерно покрывает месторождение такой подход тоже может быть применим. Все зависит от целей, задач и времени отведенное на моделирование.
Какой-то хитро выдуманный способ ) Когда я работала в подсчете запасов мы распространяли свойство коллектор-неколлектор как ntg, потом отсекали его, чтобы подобрать объем насыщенных пород. А вообще, я считаю, что все должно быть объяснимо с точки зрения геологии. Не сходятся гистограммы - почему? Причем ответ это петрел так построил не катит вообще.
Хочу отметить, что при хорошей разбуренности хорошо все таки подходит Petrophysical modeling=>Moving average, главное чтоб статистика коллектора в области скважин сходилась!А так можно и стохастикой=>SIS. Только вот она может оставить единичные коллектора единичными не протянув их, не интерполируя коллектор дальше!!!мне это че-та не нравиться!Выше я скидывал рисунки,там все видно!
Мы сейчас первый раз делаем в Petrel. Воспользовались SIS. После поволжья, западно-сибирский разрез - жуть, пласт очень расчленённый. Результат и сам инструмент очень понравился. Используем ГСР+карта песчанистости, специально прогнали на нескольких рангах вариограмм (как по горионтали, так и вертикали).
Недостатки: при складке в форме подковы пришлось горизонтальные ранги ставить равными - а они разные для разных участков, работает медленно при мелкой сетке, а грубая сетка приводит к ошибкам (правда выражаются они в локальных нехорошестях, а в целом разница абсолютно несущественна). Имеются небольшие, но постоянные, расхождения в суммарной эффективной толщине в кубе со скважинными данными, в RMS я такого не наблюдал.
Разница по карте или по вел секшн? Если по велл секшн - посмотрите нарезку (может она не отражает минимальную толщину пропластка) и методы осреднения скважинных данных попробуйте разные - как точки и как линии, мост оф и эверидж - в общем все варианты. Если вы подкладываете тренды какие-то надо делать маленькие ранги вариограмм, иначе тренды учитываются очень слабо
Разница по карте. Нарезка очень мелкая (средняя толщина 0,25, в плане 50х50, скважины вертикальные). Осреднение не пробовали менять, но при такой нарезке не ожидаю существенного влияния.
Тренд есть (карта NTG), но расхождение присутствует и при ранге 1800м, однако меньше чем при ранге 4000.
А можно проверить эффективную толщину именно по осреднённым ячейкам скважины (в RMS это BW), есть подозрение что расхождение формируется на этапе поднятия карты из куба...
Проверить качество осреднения можно только визуально в велл секшн, например. Скорее всего с куба карту не совсем точно снимает, это такая беда петрел, только подсаживать потом карту на скважинные данные.
Говоря о маленьких рангах я имела ввиду 300-500 м )