petrel中文操作手册(6-9章)

第六章相建模（FaciesModeling）6.1 Petrel2010版本中相建模技术的大发展Petrel相建模（Facies Modeling）现有方法主要包括：多点地质统计学相模拟、基于目标的河流相模拟，基于像元的序贯指示模拟、截断高斯模拟，带趋势的截断高斯模拟，指示克里金模拟、神经网络方法，用于详细表征相带分布特征的确定性和随机性相建模技术，而且可以交互使用。

同时用户可以导入自己的算法和人工赋值的方法，建立沉积相模型。

Petrel2010在原有版本基础上对相建模方法做了较大的改进，主要体现在以下四个方面：1）全新的MPS多点统计相模拟算法在Petrel2010版本中，引进了多点地质统计学相模拟方法，该方法的引进改变了过去传统的两点统计地质学方法，而发展为多点地质学，解决了过去两点统计关系上变差函数的不足，特别是对储层非均质性描述上的不足，多点统计地质学能够充分描述复杂几何形状砂体的空间连续性和变异性。

多点统计地质学是建立在多个点的相关关系上，它在解决描述空间变量的连续性和变异性方面得到越来越广泛的应用。

斯坦福大学的Journel教授曾指出多点地质统计学是今后地质统计学发展的方向，它的优势已越来越显著。

2）基于快速傅立叶变换的高斯模拟算法一种新的新的高斯模拟算法在Petrel 2010.1.中被引用，这种算法与GSLIB的序贯随机模拟方式不同。

A 它比SGS运算速度提高了很多B 它不是序贯算法C 它可以并行运算D 它可以进行快速的协同模拟设定如同上面提到的，这种高斯算法不同于序贯模拟的序贯算法，允许并行计算，采用的算法是傅立叶变换算法，这种算法具有快速、并行、在大的范围变程内优选最合理的变程等优点，这种算法的界面与序贯高斯模拟算法有些类似。

3）进一步改进克里金算法在2010.1版本中引用了新的克里金算法，这是完全不同于标准GSLIB 克里金的一种设计，其搜索性能和并行运算都有很大改进。

克里金可以沿网格方向、也可以沿海平面进行插值。

采用沿海平面设定的插值算法在某些状态下更加合理，例如对饱和度的插值模拟（属性插值）。

4）基于目标模型的条件模拟在河道模拟流程中，不论是河流相模拟还是适应性模拟，在2010.1新版本中，都新增加了3D属性模拟约束条件。

在自适应河道模拟下，一种更强的叫做河道迁移的模拟方式也增加了进来，当选择这种运算方式时，河道就会按照概率属性体的趋势向上逐渐增长。

5)概率趋势模拟一个新的“Trend modeling”流程被引入Petrel2010.1。

在这个版本中，提供了一个估算以后用到相模拟中的概率趋势的方法。

这可以被认为是垂向比例曲线的标准化。

作为输入，算法在井处得到粗化的相数据，然后用块克里金算法估算每种相的平均概率。

其实，在Petrel2008版本中，就已经新增加和改进了一些算法及功能，主要体现在以下三个方面：1）基于目标的河流相建模算法在原有方法的基础上增加了一个自适应河道建模技术，它不同于传统的河道模拟技术首先生成河道模型，然后将其放到模型中。

新的算法运用了截断高斯模拟，充分考虑了所有井资料从而生成每条河道，这种方法的最大特征是能够以较快的速度完成模拟井密度较大的区块。

另外，可以在多口特定的井中通过指定同一条河道连同体的方式，对河道目标体的模拟加以限制，增强模拟的确定性信息。

2）在Petrel2008中增加了一个新的模拟方法就是截断高斯模拟，是适用于具有大批量数据的碳酸盐环境下的基于像元的模拟方法，同时用一种带有趋势约束的截断高斯模拟代替了原有的转相带模拟方法，以适用于模拟三角洲等具有分带特征的沉积环境。

3）Petrel2008的相建模最大改进就是增加了一个相控的功能，所以说相控建模不再是专指相控的物性建模了，对于离散化数据类型同样可以进行相控，这种模拟方法源于分级建模的思想，对于具有较多的相类型，尤其像大型三角洲等沉积环境，我们就可以采用从相－亚相－微相这种分布建模的方式，充分刻画出沉积相模型。

总之，通过这两年的创新及研发，Petrel软件的相建模方法不断得到了改进，为用户提供了更多的思路和好的实现方法。

但由于相建模涉及因素较多，要想建立较准确的相模型，还需要大量的练习，和丰富的工作经验，本手册只给出常规的操作步骤，还需要用户在以后的学习和工作中不断实践。

6.2 Petrel2010版本中多点统计地质学模拟方法6.2.1技术发展在Petrel2010版本中，相模拟算法的改进应该是其突出的技术特色，特别是多点地质统计学相模拟的更新。

传统的地质统计学是利用变差函数描述地质变量的相关性和变异性，通过建立在某个方向上两点之间地质变量的变化关系来描述空间变化特性。

但是，建立在两点统计关系上的变差函数本身在描述储层非均质性上有很大的不足，它反映的仅仅是空间两点之间的相关性，不能充分描述复杂几何形状砂体的空间连续性和变异性（如河道砂体和冲积扇砂体）。

当井资料较少时，用于计算变差函数的点对很少，它也就不能正确反应空间两点之间的相关性。

建立在两点基础上的变差函数在储层地质建模中存在一定的不足，而多点地质统计学是建立在多个点的相关关系上，所以它在解决描述空间变量的连续性和变异性方面得到越来越广泛的应用。

斯坦福大学的Journel教授曾指出多点地质统计学是今后地质统计学发展的方向，它的优势已越来越显著。

因此，从目前的发展来看，建模发展具有以下两个优势：（1）多点地质统计学是今后地质统计学发展的主要方向，它可以联合反映空间多个位置点的几何形状和相互配位关系，在模拟具有复杂形状地质体分布时，它比序贯指示模拟算法具有更大的优势。

（2）利用多点地质统计学模拟算法具有快速灵活性，模拟的岩相展布图具有一定的真实性，它为储层参数的模拟奠定了基础。

基于上述发展趋势，在Petrel 2010.1版本中新增加了多点地质统计学相模拟算法，这种算法在分类上也是序贯模拟算法，但它比序贯指示模拟算法对相分布的模拟更加成熟。

这种更高级别算法的最大优势在于在模拟时能够比序贯指示模拟考虑到更多的地质方面的因素，在多点统计地质学模拟的模型中能够达到和超过基于目标模拟的效果，这种算法同基于目标模拟算法的优势在于算法的约束条件是基于图像的，它比布尔模型更容易来获得约束条件，这一点非常重要，特别是在井数非常多或者区域的地质情况已经可以通过特定的资料认识清楚地情况下，多点统计地质学模拟的优势就非常明显了。

举例来说，当Petrel的Geobodies技术从地震数据中提取了一些特定的地质体，并且想把这个从地震中局部提取的地质体做到模型中去，用户怎样在不改变模型其它部分（模拟好的相模型）的情况下而实现这一目的呢？或者模型新打了一口井，由于储层分布的变化，需要更新这个相模型，很显然，我们建模人员在具体实现的操作过程中显得非常困难。

多点统计地质学相模拟方法对这类问题的解决提供了可能，对于该方法的更多说明，可以参阅多点统计地质学相模拟用户手册，在第一次采用这种方法之前建议最好查阅手册说明。

图6-1 以训练图像作为多点统计地质学相模拟分布约束条件的模拟多点统计地质学与变程相比的技术优势变程应该是SIS（斯伦贝谢）随机储层预测的核心技术，变差函数是传统地质统计学中研究地质变量空间相关性的重要工具。

然而，变差函数只能把握空间上两点之间的相关性，因而难于表征复杂的空间结构和再现复杂目标的几何形态(如弯曲河道)。

图6-2 变差函数与多点统计地质学对比如上图，弯曲河道的3种不同的空间结构(图a，b，c)在横向上(东西方向，图d)和纵向上(南北方向，图e)的变差函数十分相似，这说明应用变差函数不能区分这3种不同的空间结构及几何形态，因此，基于变差函数的传统地质统计学插值和模拟方法难于精确表征具有复杂空间结构和几何形态的地质体。

在常规两点地质统计学中，变程起到了一个显著地作用，主要是在模拟时把变程用来作为控制条件模拟属性，而对于多点统计地质学相模拟，训练图像也起到了相应的显著作用，一个训练图像就是三维模型的基础，用来表明我们想要模拟模型的典型几何分布形态，在2010.1版本中，训练图像可以通过以下几个方式来得到，一是在用布尔模型在规则的网格上建立一个简单的无条件3D模型，二是通过手工画相，三是从Petrel软件外部导入模型（如3D数字露头模型）。

6.2.2多点地质统计学的原理在阐述多点地质统计学之前，首先回顾一下变差函数的地质统计学方法是如何模拟储层岩相分布的，以序贯指示模拟算法为例进行说明。

该方法的基本原理简述如下：假设在模拟区域有k种岩相s1、s2、……sk，对于模拟目标区域内的每一相，定义指示变量：1 ，Z ( u) ∈skI ( u) =0 ，Z ( u) | sk对于任一待模拟点，其出现第k种相的概率为：P( I k = 1 | Z ( uα) = sα, ∀α)，α为待估点所包括的条件区域，利用两点地质统计学方法计算该概率是采用克里格方法:P( I k = 1 | Z ( uα) = sα,∀α) = E( I k) +Σnα=1λα[1-E( I k) ]其中，λα为克里格方法确定的权系数，它通过求解由变差函数或协方差函数建立的克里格方程组来确定。

多点地质统计学与两点地质统计学的主要区别在于上面的概率的确定方法不同，它首先引入一训练图像，通过在训练图像中寻找与待估点内条件数据分布完全相同的事件的个数来确定概率分布，因此它可以反映出多个位置的联合变异性。

例如，计算图1 (a) 中u 点的概率时，相应的条件数据场为d n = { z ( u1) , z ( u2) , z ( u3) , z ( u4) }，其基本方法是首先要在训练图像(b)中寻找与图(a)中数据分布完全相同的事件的个数，即要在训练图像中找出与图(a)几何完全相同的区域，同时在该区域中相同的位置处z ( u1) , z ( u2) , z ( u3) ,z ( u4) 的值完全相同。

在训练图像中一共找到4个既能满足条件数据u1 , u2 , u3 , u4 数值，同时又能满足它们分空间几何形状的事件，在这4个事件中，3个事件的u点的值为0，只有1个事件中u点值为1，因此u 点岩相为1 的条件概率为P{ u = 1 | d n} =1/ 4 ，而P{ u = 0 | d n} = 3/ 4 ，这样便可求出了u 点的条件概率。

图6-3 多点统计方法估计条件概率的原理上述方法不仅考虑了区域内条件数据的值，而且也考虑了条件数据的几何形状。

而两点地质统计学只是依靠z ( u1) , z ( u2) , z ( u3) , z ( u4) 的值及各点与u 点距离通过求解克里格方程组来确定u 点的概率，并没有考虑dn的几何形状和各条件数据的配位关系。