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1、第 31卷第 3期天然气勘探与开发开发试采油气储层建模方法综述宋海渤1 黄旭日2( 11中国石油大学 华东21北京旭日奥油能源技术有限公司 )摘 要 随着计算机技术的迅速发展 ,油气储层建模方法在近年来得到了很大的发展。它在综合了地质、地球物理等信息的基础上 ,充分利用了已知点的储层信息 ,进行油气藏及内部结构精细解剖 ,揭示油气分布规律 ,建立能够描述油气分布状况和流动特征的油气参数地质模型。文中简要介绍了目前比较常用的储层建模方法、建模方法的步骤、发展现状及今后的发展趋势。关键词 储层建模 储层属性 建模步骤 发展趋势0 引言随着计算机技术的迅速发展 ,对油藏各种特征进行三维空间定量描述和
2、预测的综合技术 油藏描述技术得到了很大的发展 ,而建立三维定量模型是现代油藏描述的核心。油藏模型研究是上世纪 80 年代中后期兴起的一项用于油藏描述和油藏物性分布预测的复合学科理论和方法体系 ,它是集数学地质、地质统计学、油层物理学等方法于一体 ,最大限度应用计算机技术进行油气藏及内部结构精细解剖 ,揭示油气分布规律 ,建立能够描述油气分布状况和流动特征的地质的 ,岩石物理的等油气参数地质模型。一般所说的地质模型指储层地质模型 ,且主要是建立储层孔隙度、渗透率的三维空间定量分布模型。建立储层模型的关键技术是如何根据已知的控制点数据和其它空间数据估计模拟已知点间及以外的储层参数估计值 ,也就是寻
3、找和选择最能符合储层地质变量实际空间变化规律的数值计算模型 1 。目前 ,油气地质储层建模处于蓬勃发展的时期 ,储层建模技术己成为油藏描述研究的核心技术之一。近年来 ,国外一些石油公司、大学院校的科研机构都致力于这方面的研究工作 ,理论研究的同时 ,许多地质模拟软件也随之出现。例如 , 美国Schlumberger公司的Petrel, 美国Stanford 大学的GSL IB ( Geostatistical Software L ibrary and U ser sGuide) ,挪威的Smedvig Techonogies公司的 RM S /STORM ( ReserviorModelin
4、g System / Stochastic Reser2voir Modeling) ,法国 HER ISIM 集团的 HER ISIM 3D软件包 , Paradigm 公司的 GOCAD ( Geological Object A ided D esign)等。储层建模技术在我国的储层研究中应用得较晚 ,但经过一大批致力于我国储层研究的人员不懈努力 ,目前已在一些关键技术方法上取得了很大的进展 26 。如西安石油学院的王家华教授等人结合油田实际 ,也开展了一系列的攻关研究 ,编制了适合我国广为分布的河道砂体储层的我国自己版权的第一个储层建模软件系统 GA SOR ,为从事储层地质研究的人员
5、提供了有力的工具。另外 ,三大石油公司的研究机构、各高校和公司都开发了一些建模工具 ,但总体而言 ,还不如国外系统。1 储层建模方法目前 ,储层建模技术的发展趋势是由定性向定量发展、单学科建模研究向多学科综合建模发展、静态资料建模向动静态资料结合建模发展。其方法主要分为两类:确定性建模和随机建模。111确定性建模确定性建模是对井间未知区给出确定性的预测结果 ,即从已知确定性资料的控制点 (井点 ) 出发 ,推测出点间 (井间 )确定的、唯一的和真实的储层参数。目前 ,常用的确定性建模的储层预测方法主要有以下几种 2 :( 1)储层地震学方法。储层地震学方法主要是作者简介宋海渤 ,男 , 198
6、3年出生;中国石油大学 (华东 )地球探测与信息技术专业硕士研究生 ,研究方向地球物理探测方法与技术。地址 : ( 257061)山东东营中国石油大学 (华东 ) 。电话: 13401198867。E - m ial: haibo8309101631com53开发试采天然气勘探与开发2008年 9月出版应用地震资料研究储层的几何形态、岩性及参数的分布 ,即从已知点出发 ,应用地震横向预测技术进行井间参数预测 ,并建立储层的三维地质模型。( 2)储层沉积学方法。主要是在高分辨率等时地层对比及沉积模式基础上 ,通过井间砂体对比建立储层结构模型。井间砂体对比是在沉积模式和单井相分析的基础上进行的。传
7、统对比方法主要依据井间测井曲线的相似性或差异性来进行井间砂体解释。( 3)水平井建模 7 。水平井沿着储层走向或倾向钻井 ,直接取得储层侧向或沿层变化的参数 ,基此可以建立确定性的储层模型。水平井的钻井技术和经济可行性目前已经取得长足的进步 ,但是水平井很难进行连续取心 , 而且需要依赖井的测井信息。由于测井解释技术所限 ,仍然存在一些不确定因素。目前这种技术仍处在攻关阶段。 ( 4)露头原型模型建模。近年来国内外研究者积极倡导重返露头 ,建立露头精细地质模型 ,调查砂体几何形态、砂体内部建筑结构 ,积累露头调查的定量知识 ,以期将露头调查研究结果应用于地下。露头储层研究的方法是使用高分辨率层
8、序地层学、储层沉积学和沉积动力学 (岩石相、砂体成因单元、沉积体系 )和层次结构分析; 研究手段主要是露头实测 (包括航拍和照片镶嵌 ) 、取样 (通常 10cm 10 cm 8 cm )和大剖面写实 7 。( 5)克里金方法。克里金方法是以变差函数为工具进行井间插值而建立的储层参数模型。虽然克里金方法采用统计特征作为空间估计的约束 ,但估计结果往往是较确定的 ,因此 ,人们把它当做一种确定性建模方法。该方法大致可以分为传统的统计学插值方法和地质统计学插值方法 (主要是克里金方法 ) 。克里金估计实际上是一种线性的最佳无偏估计。克里金估计原理具有如下特点 8 :克里金方法区别于其它传统方法关键
9、之处 ,就在于它不仅考虑已知点对待估点的影响 ,而且也考虑已知点之间的相互影响 ,即强调数据构形的作用 ,不同位置相互影响的大小是用协方差函数或变差函数来定量描述的。从克里金方程组可看出 ,克里金估计通过已知数据点 ,故克里金估计方法是严格内插方法。利用最小均方误差标准式知道 ,克里金估计实际上是对条件数学期望的估计 ,在线性无偏估计类中是最优的。克里金估计方法由于是一种光滑的内插方法而不能定量评价储层空间的非均质性 ,由 54于克里金估计给出的是一种单一的数值模型 ,是一种对平均值的估计 ,所以不能反映隐含在随机场概率模型中的整体相关结构 ,不能反映储层空间的非均质性 ,不能反映储层内的沉积
10、相和沉积微相的空间分布。112随机建模随机建模是利用已知的信息为基础 ,以随机函数为理论 ,应用随机模拟方法得到可选的、等概率的和高精度的反映变量空间分布的模型。其中 ,可选是指所合成的模型是多个 ,每个模型都是对原始数据的反映;等概率是指模型参数的统计特征与现有样品统计特征或参数的理论分布是一致的; 高精度是指得到的模型能够反映参数的细微变化 ,而各个模型之间的差别反映了由于资料不足而引起的建模中的空间不确定性。随机建模方法可分很多类 , Haldorsen等从变量类型角度来分 ,将随机模型分成了离散模型、连续模型和混合模型。D eutsch等根据模拟单元的特征 ,将随机模型分为基于目标 (
11、 object - based)的随机模型和基于象元 ( p ixel - based)的随机模型。其它还有:从数据分布类型角度分为高斯模拟和非高斯模拟 ; 从参与模拟的变量数目可分为单变量模拟和多变量模拟; 从模拟结果是否忠实于原始数据的角度分为条件模拟和非条件模拟。下面介绍几种应用较广且发展比较成熟的模拟方法 6 :(1)布尔模拟方法 (Boo lean Sim ulation) ,又称示性点方法或示点法。该方法是随机模拟方法中最简单的一种 ,它主要用于建立离散型模型 ,如砂体格架平面、剖面或者三维空间分布模型。因此 ,这种模拟可以用于模拟砂体在空间的形态、大小、位置和排列方式。该方法主要
12、适用于油田勘探阶段和开发早期井间砂体和非渗透隔夹层的描述。当钻井增加时 ,其存在的一个问题是难以条件化。此外 ,由于没有考虑沉积过程中先后沉积的砂体之间的控制关系 , 其结果往往过于乐观 ,砂体的连通性过好。( 2 ) 序贯高斯模拟方法 ( Sequential Gaussian Sim ulation) 。该方法的基本思路是沿着随机路径依次地求取各节点的累计条件分布函数 ,并从累计条件分布函数中提取模拟值 ,其最大的优点是把前面的估计值当作条件点参与下一次估计 ,可以更好的与实验变差函数拟合。该方法快速简单 ,比较适合模拟一些中间值很连续而极端值分散的储层属性参数 ,如孔隙度等。第 31卷第
13、 3期天然气勘探与开发开发试采( 3 ) 序贯指示模拟方法( SequentialIndicato rSimulation) 。该方法是将地质信息离散化 ,一般编码为 0和 1,然后将变差函数用于指示变量 ,最终得到指示变量的克里金估计。而指示变量的克里金估计正好给出了未知位置变量的概率分布的估计。其计算速度比序贯高斯模拟方法慢 ,但比较适合渗透率的模拟。因为这种方法能够反映出渗透率的极值的连续性 ,而渗透率的极值的分布对于油藏工程的流动模拟起着关键的作用。( 4 ) 截断高斯模拟方法( TruncatedGaussianSimulation) 。该方法首先采用指示模拟方法生成一个高斯随机场
14、,然后对高斯值进行截断以得到类型变量的模拟结果。这种方法易于使用 ,快速、灵活 ,可用于模拟离散的特征 ,尤其适合于模拟相序简单明确的沉积 ,如三角洲成因的储层。( 5)概率场模拟方法 ( Probability Field Sim ula2tion) 。该方法是只基于原始已知条件从局部条件概率分布中的随机取样 ,为了克服变异性范围太小的缺陷 ,它对分布的采样进行控制 ,即让用于采集局部条件概率分布的概率值在空间上是相关的。其计算速度快 ,既可以模拟连续变量 ,也可以模拟类别变量 ,如模拟浊积岩和三角洲沉积体系的砂泥岩分布等。( 6)模拟退火方法 ( Simulated Annealing S
15、im ula2tion) 。该方法是一种较先进的启发式蒙特卡罗方法 ,它灵活、适应性好 ,适合于模拟连续或离散模拟 , 而且可以综合多种已知信息。但是实际资料的处理中 ,它的计算效率不够高 ,方法有时会失效。( 7)分形随机域模拟方法 ( Fractal Simulation) 。该方法的最大特点是其自相似性 ,即局部与整体相似 ,即任一规模上变量的方差与其他规模上变量的方差成正比 , 其比率取决于分形维数 (或间断指数 ) 。在数据点较少时 , 更能体现其优越性。这种方法用于连续变量的模拟 , 如孔隙度、渗透率的模拟 ,也可以用于模拟天然裂缝的分布模式。( 8)马尔可夫随机域方法 (M ar
16、kov Random Field Simulation) 。该方法利用变量的概率状态转移矩阵可预报变幅较大的随机波动 ,是对随机过程进行分析预测的一种半定量的研究方法。它可以用于离散性属性模拟 ,也可以用于连续性属性的模拟。其原理为:如果当前属性已知 ,其后属性出现的概率只和当前的属性有关 ,与先前的无关。其可以更好的反映复杂空间的连续性 ,既可用于离散变量也可用于连续变量的模拟。这种方法可用于镶嵌分布的岩相或岩性模拟。( 9)矩阵分解方法 (M atrix Factorization ) 。该方法是通过把协方差函数矩阵 C 分解成上下两个三角阵 L 及 U 从而快速得到权系数矩阵并进行估计的
17、一种方法 ,这个预先计算好的矩阵带有空间连续性信息 ,特别是变差函数或相关图模型来建立的。但它要求单一的协方差矩阵中同时考虑所有有结点和数据位置 ,且模拟的结点是不多于几百个。 ( 900个数据 ,M ichael D avis)( 10)配置协克里金 序贯高斯模拟 ( Co - krig2ing and Sequential Gaussian Sim ulation ) 。该方法的理论是基于高斯随机域。高斯随机域是最经典的随机函数。该模型的最大特征是随机变量符合正态分布 (高斯分布 ) 。在进行序贯高斯模拟之前 ,必须对原始数据的正态分布性进行检验 ,若原始数据不符合正态分布 ,必须对该数据
18、进行正态变化 ,将其变换成正态分布的数据。该方法是目前应用最广泛的方法之一。( 11)转向带模拟法 ( Turning B and M ethod) 。该方法是最早被实际应用的三维高斯模拟算法 ,属于估计加模拟误差的模拟 ,利用估计建立光滑模型 ,然后加上适当的噪音 ,以建立一个仍忠实原始数据且具有适当空间变化的模型。该方法速度慢 ,步骤烦琐 ,且通常得到的模拟实现显示出呈带状的人为影响。另外 ,它也不能简单地处理与模拟网格的坐标轴方向不一致的各向异性的方向。( 12)遗传算法 7 ( Genetic A lgorithm ) 。该方法是一种受生物进化启发的学习算法 ,它不再是从一般到特殊或从
19、简单到复杂地搜索假设 ,而是通过变异和重组当前已知的最好假设来生成后续的假设。遗传算法的局部搜索能力不强 ,但把握总体搜索过程的能力较强。此外还有一些方法 ,如二点直方图法 ,适用于镶嵌状分布的沉积相 (或岩性 )的随机模拟 ,亦可用于只有两个相的沉积相的随机模拟。在实际应用中 ,二点直方图常应用于模拟退火中作为其它随机实现的后处理 ,但不能很好地恢复相几何形态。随机游走方法 ,是针对国内河流相的实际情况而研究的一种模型。2 确定性建模与随机建模的区别和关系 8 ( 1)确定性建模是局部最优估计 ,它只考虑局 55开发试采天然气勘探与开发2008年 9月出版部估计值的精度 ,而未考虑估计值的空
20、间相关性;随机模拟强调结果的整体相关性 ,在整体上对储层属性空间提供了不确定性的度量 6 。( 2)确定性建模给出观测值间的平滑估值 , 而削弱了观测数据的离散性 ,忽略了井间的细微变化 ; 而随机模拟在插值模型中系统地加上了“随机噪音 ”,这样产生的结果比插值模型真实得多。“随机噪音 ”正是井间的细微变化 , 虽然对于每一个局部的点 ,模拟值并不完全是真实的 , 估计方差甚至更大 ,但模拟曲线能更好地表现出曲线的真实波动情况 2 。( 3)确定性建模只产生一个模型 , 而随机建模则产生多个可选的模型 ,各种模型之间的差别正是空间不确定性的反映。因为随机建模更能反映储层性质的离散性 ,所以更适
21、合储层非均质的研究 ,这对油气田开发生产尤为重要。应用随机建模技术建立储层模型可以得到某一属性模拟的多个不同的等概率实现 ,用以说明该属性的空间组合的不确定性 ,从而提供更加丰富的储层模型。确定性建模掩盖了非均质程度 (即离散性 ) , 特别是离散性明显的储层参数 (如渗透率 )的非均质程度 , 因而不适用于渗透率非均质性的表征。而对于一些离散性不大的储层参数 ,如孔隙度 ,应用克里格插值方法研究其空间分布 ,并用于估计储量 ,亦表现出方便、快速、准确的优越性。确定性建模可以很好地和地质模式结合 ,从而较容易满足地质规律。值得一提的是近几年来 ,对确定性建模方法 ,尤其是把测井、地震和地质模式
22、结合的研究也逐渐在发展。另外 ,可以认为经过多年的随机建模的开展 ,一方面 ,随机建模本身的缺点在逐渐的展现 ,如当井点较少时 ,难以获得稳定的变差函数 ,从而使得随机模拟的随意性过大; 另一方面 ,确定性建模在克服了其原有的缺点后 ,优点也开始突出出来。因而 ,确定性建模和随机建模不能对立起来认识 ,而要用发展的眼光看待 ,在实际应用中应把两者结合起来应用。3 储层建模的步骤一般来说 ,广义的储层建模包括数据准备、构造建模、储层相建模、储层物性 (参数 )建模、模型粗化及图形显示几个环节。对于单一微相分布的储层参数模型 ,可用传统的“一步建模法 ”,即直接根据各井储层参数进行井56间预测和估
23、计以建立储层参数模型。对于具有多相分布的储层而言 ,不同相的储层参数的概率不同 ,一般需要采用“两步建模法 ”,这样 ,可以提高储层模型的精度。第一步是指 ,不同地质体或不同沉积相所引起的大范围非均值性用离散变量建模方法来建模 ,其模型参数从地震资料、测井资料、地质资料和露头类比资料来获得。第二步是指 ,在第一步的模拟结果的基础之上 ,即在不同沉积相的控制之下 ,利用合适的建模方法 , 对不同的物性参数进行建模。其主要步骤如图 1所示。图 1储层建模的流程4 结束语储层建模已经在油藏描述和预测中起到了越来越大的作用 ,应用也越来越广泛。如在油田早期评价阶段 ,可将其应用于岩相、沉积相的划分和空
24、间展布、储层砂体连通性研究、储层参数 (如孔隙度、渗透率等 )的空间分布等 ;在油气田开发阶段 ,可研究储层可采油气的空间分布、储层产量预测、含水率预测、更精确地物性表征以及流动单元的定量研究等。储层建模方法还有一些尚待攻克的地方 ,为了第 31卷第 3期天然气勘探与开发开发试采更为准确、客观、真实地建立起符合地下实际地质特征的储层地质模型 ,在以后的生产和研究中要不断的改进和提高以下几方面的问题 :( 1)各种建模方法的原理、适用条件和复杂程度都不相同 ,都有其优点和缺点 ,因此如何针对要描述的地质现象和参数选择最合适的建模方法或综合利用多种建模方法完成储层描述将是一个重点和难点。( 2)不
25、断的发展各种建模方法 , 使其能整合更多不同尺度的数据 ,建立起完善的动、静态数据库 , 降低模型的不确定性 , 使结果更加符合地质规律。尤其值得一提的是确定性建模方法亦值得进一步关注。( 3)找到更合适的评判标准 , 对随机模拟结果的不确定性进行评价。天然气勘探与开发 , 2004, 27 ( 3) : 45 - 4912 胡向阳 ,熊琦华 ,吴胜和 1储层建模方法研究进展 J 1石油大学学报 (自然科学版 ) , 2001, 25 ( 1) : 107 - 11213 刘振峰 ,郝天姚 ,杨长春 1沉积模型和储层随机建模 J 1地球物理学进展 , 2003, 18 ( 3) : 519 -
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30、 ING M ETHOD SSON G Haibo1 and HUAN G Xuri2 ( 1. China University of Petroleum ,Shandong ; 2. SunR ise Petrosolution Tech. , Inc. ) .NATURAL GAS EXPLORATION & DEVELOPM ENT. v.31, no. 3 ,pp. 5357, 9 /25 /2008ABSTRACT: W ith a rap id development of computer technology,reservoir modeling has been imp r
31、oved greatly in recent years.Inte2grated geological and geophysical information and taken a great advantage of known reservoir information, reservoirs and internal struc2tures are p recisely analyzed, oil/ gas distribution is revealed and geological models of hydrocarbon parameters describing oil/ g
32、as distribution and dynam ic characteristic are established. The paper introduces the common methods, the p rocesses, the current and future de22velopment trend of reservoir - modeling.KEY WO RD S: reservoir modeling, reservoir attribute, simulation step s, development trendAPPL ICAT IO N O F GAS -
33、L IFT TECHNOLO GY TO W ATER - CO NTROL TREATM ENTIN CARBO N IFERO US GAS RESERVO IR,EAST S ICHUANLUO Yuanp ing1 , WAN G Q iang1 , WAN Cuirong1 and WAN G Yongbo2 ( 1. Chongqing Gas D istrict, PetroChinaSouthwest O il and Gasfield Company; 2. Development D ivision, PetroChina Southwest O il and Gasfie
34、ld Company) . NATURAL GA S EXPLORA TION & D EVELOPM ENT. v. 31, no. 3 , pp. 5861, 9 /25 /2008ABSTRACT: For D iaozhongba and Shap ingchang gasfields in Carboniferous reservoir,East Sichuan,a water - control treatment w ithgas - lift drainage gas recovery as the soul was imp lemented and an obvious ac
35、hievement has been made.This paper first analyzes thecause of high - p ressure gas source occurring at the early stage of gas - lift drainage gas recovery;and then summarizes the p roblem sand solutions existing in the high - p ressure gas source p ipeline transportation, gasfield water reinjection
36、and gas -lift operation; at lastp resents some suggestions on the water - control treatment in Carboniferous reservoir of East Sichuan, including,to app ly the gas - liftdrainagetechnology, to p rotect the high - p ressure gas source,tostrengthen thesupporting construction in high - p ressure gas so
37、urcep ipeline,gasfield water reinjection and surface gas recovery;andto carry out aboosting continuous and a cyclic boosting gas - lifttreatments for well Tiandong 90 of Shap ingchang gasfield and well Chi 27 of D iaozhongba gasfield, respectively.These suggestions areavailable for the formation - w
38、ater control in water - p roduced gas reservoirs of East Sichuan. In addition, they m ight be references for other gasfields.KEY WO RD S: gas - lift technology, Carboniferous of East Sichuan, water control,app licationPRED ICT IO N APPROACH TO DY NAM ICS IND EX O F F IELD D EVELO PM ENT US ING W AVE
39、L ET NEURAL NETW O RKL I J ianli, ZHON G Yihua, L IU D aojie and L I Zhichao ( Southwest Petroleum University) . NATURAL GA S EX2PLORATION & D EVELOPM ENT. v. 31, no. 3 , pp. 6266, 9 /25 /2008ABSTRACT: According to shortcom ings of the p resent p rediction app roach to dynam ics index of field devel
40、opment and the p rincip le of wavelet neural network (WNN ) , this study p rovides a new dynam ics index p rediction model using WNN , which can be app lied to the2actual p rediction,and studies the model solution.The case study shows the p rediction app roach ofWNN is correct and feasible.Compared
41、w ith the p rediction method of artificial neural network, this new app roach can not only effectively raise the p rediction accuracy as well as the convergence rate, but also be an alternative for dynam ics index p rediction of field development.KEY WO RD S: wavelet neural network (WNN ) ,field development,dynam ics index, p rediction app roachM ICROM ECHAN ISMANALY S IS O F RED UC ING FRACTURE PRESSUREIN AC ID IZ2ING PROCESSX IE X iaorong, L IU Shuzhi, XU E Renjiang and SHAN G Fanqiang( State Key L ab of O il and Gas Reservoir Geol25