저수지 모델링 방법

(1) 결정론적 모델링

현재 결정론적 모델링에는 세 가지 주요 저장소 예측 방법이 사용됩니다.

1. 지진 방법

지진 측방 예측 기술은 알려진 유정 지점을 시작으로 유정 간 매개변수를 예측하고 저수지의 전반적인 3차원 지질 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 적용되는 지진법에는 주로 3차원 지진법과 교차정 지진법이 있습니다.

3차원 지진 데이터는 유정 데이터 및 VSP 데이터와 결합하여 적용 범위가 넓고 측면 획득 밀도가 높다는 장점이 있습니다. 저장소 평가 단계. 그러나 3차원 지진자료는 수직해상도가 일반적으로 10~20m로 낮다는 치명적인 약점을 갖고 있다. 기존의 3차원 지진자료는 단일 사체 규모로 해석하기 어려우며, 유분군과 모래층군 규모로만 해석이 가능하며, 저수지 매개변수 예측의 정확도가 낮고 큰 간격의 평균값인 경우가 많습니다. . 따라서 현재의 3차원 지진파 방법은 탐사 단계의 저류층 모델링에 주로 사용되어 층서학적 서열 구조, 구조적 트랩, 단층 특성, 모래체의 거시적 구조, 저수지 매개변수의 거시적 분포를 결정합니다.

지하 지진 발생원과 다중 채널 수신 장치를 사용하기 때문에 교차 우물 지진은 신호 대 잡음비 개선, 분해능 증가, 성능 향상 등 기존 지진보다 더 많은 장점을 가지고 있습니다. P-파와 S-파의 교차 우물 지진을 실현합니다. 단층 촬영(이에 따라 재구성된 속도 장을 결정) 등(N.P. Paulsson 1989)은 우물 간 매개변수 해석의 정확성을 크게 향상시키고 더 높은 수준을 설정하는 데 사용될 수 있습니다. 정확도 저수지 지질 모델. 그러나 이 방법을 상업적으로 적용하기 위해서는 아직 해결해야 할 문제가 많다.

2. 수평 유정 방식

수평 유정은 저류층의 추세나 경사를 따라 굴착하여 저류층의 측면 또는 층에 따라 변화하는 매개변수를 직접 얻습니다. 결정론적 매개변수를 설정할 수 있습니다. 수평유정의 시추기술과 경제성은 해결되었으나 기술적 수단으로는 아직 적용 사례가 적다. 또한 수평 유정은 지속적으로 코어링하기 어렵고 대신 유정의 로그 정보에 의존합니다. 그러나 로깅 해석 기술의 한계로 인해 여전히 불확실한 요소가 남아 있습니다. 현재 이 기술은 아직 연구 단계에 있다.

3. 우물 간 비교 및 ​​보간법

결정론적 모델을 구축하는 전통적인 방법입니다. 저수지 구조는 주로 우물간 비교를 통해 완성되며, 우물간 저수지 매개변수 분포는 우물간 보간을 통해 완성됩니다. 유정 간의 사체 비교는 퇴적 모델과 단일 유정 상 분석을 기반으로 수행됩니다. 사체 비교의 정확성과 모델의 정확도는 유정 간격과 저수지 구조의 복잡성에 따라 달라집니다. 우물 패턴의 밀도가 충분히 크면 결정론적 저장소 모델이 확립될 수 있고, 우물 패턴의 밀도가 약간 작으면 결정론적 모델과 확률론적 모델의 조합이 확립될 수 있습니다. 충분히 높으면(유정 간격이 너무 크거나 구조가 너무 복잡함), 결정적인 모래 몸체 비교를 수행할 수 없습니다. 이 경우, 저수지 구조의 가능한 개요를 얻고 저수지 구조의 확률 모델을 설정하기 위해 지리통계학적 방법을 적용할 수 있습니다.

웰간 보간법에는 여러 가지가 있는데 크게 전통적인 통계적 보간법과 지리통계적 평가법으로 나눌 수 있다. 전통적인 수학적 통계 보간법(예: 역거리 제곱법)은 관측점과 추정점 사이의 거리만 고려하고 지질 법칙에 따른 저수지 매개변수의 공간적 상관성을 고려하지 않기 때문에 보간 정확도가 낮습니다. . 실제로 지질학적 모델링에는 적합하지 않습니다. 저수지 매개변수의 추정 정확도를 높이기 위해 유정간 보간법에는 크리깅 방법이 널리 사용됩니다.

크리깅법은 지구통계학의 핵심으로 광산산업의 발전과 함께 등장한 응용수학의 새로운 분야이다. Kriging 방법은 주로 변이함수와 공분산함수를 사용하여 공간적으로 무작위적이고 상관관계가 있는 변수, 즉 지역변수를 연구한다. 크리깅 평가는 추정할 점 주변의 일부 알려진 정보를 기반으로 하며, 변형 함수의 고유한 속성을 사용하여 추정할 점의 알려지지 않은 값에 대한 최적의 편견 없는 추정을 만듭니다(즉, 추정된 분산이 최소입니다. , 추정값의 평균은 와 같다. 관측값의 평균은 같다).

간단 크리깅, 일반 크리깅, 유니버설 크리깅, 팩터 크리깅, 공동 크리깅, 인디케이터 크리깅 등 크리깅 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이러한 방법은 다양한 지질 조건에서 매개변수 예측에 사용될 수 있습니다. 그러나 크리깅법은 실제로는 특수한 가중평균인 매끄러운 보간법으로 우물 사이의 매개변수의 미묘한 변화와 불연속성을 특성화하기가 어렵습니다. 동시에 Kriging은 지역적 평가 방법이며 매개변수 분포의 전체 구조를 충분히 고려하지 않습니다. 따라서 저류층의 연속성이 좋지 않고 유정간격이 크며 분포가 불균등할 경우 평가오차가 크다. 따라서 크리깅법에 의해 주어지는 우물간 보간값은 일정한 값이지만 실제 값은 아니며 대략적인 값일 뿐이며, 오차의 크기는 방법 자체의 실용성과 객관적인 지질 조건에 따라 달라진다. 그러나 교차우물 평가 측면에서 크리깅 방법은 전통적인 수학적 통계 방법에 비해 객관적인 지질학적 법칙을 더 잘 반영할 수 있고, 평가 정확도도 상대적으로 높아 저수지를 정량적으로 기술하는 강력한 도구입니다.

(2) 확률론적 모델링

많은 확률론적 모델링 방법이 있는데 Journel의 관점에 따라 다음과 같은 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

1. 대상 객체를 시뮬레이션 단위로 사용하는 방법

이러한 유형의 방법은 퇴적 미세층, 암석층 등 다양한 개별 지질의 공간 분포를 설명하는 데 주로 사용됩니다. , flow 단위, 단층, 단층 및 중간층과 같은 지질 지형의 공간적 분포에 대한 이산형 모델을 설정합니다. 주요 방법으로는 포인트 처리 방법(Boolean 방법)과 확률론적 시뮬레이션 방법이 있습니다.

2. 픽셀을 시뮬레이션 단위로 사용하는 방법

이러한 유형의 방법은 주로 다양한 연속 매개변수(예: 석유물리학적 매개변수)와 이산 매개변수(지질 특성 매개변수) 변화를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. , 우리는 주로 연속성 모델을 설정하며, 이산형 모델도 설정할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 방법으로는 Markov Random Field 방법, Truncated Random Function 방법, 2점 히스토그램 방법, 순차 지표 시뮬레이션 방법, 시뮬레이션 어닐링 방법, 프랙탈 방법 등이 있습니다(H.H. Halderson, 1990).