[发明专利]基于马尔科夫链数学模型的井间沉积序列研究方法

说明书

技术领域

本发明涉及油田开发技术领域，特别是涉及到一种基于马尔科夫链数学模型的井间 沉积序列研究方法。

背景技术

马尔科夫链是一种发生在离散时间间隔和离散状态空间内的马尔科夫过程，它的原 始模型是由A.A.Markov于1907年提出的。该方法通常用来建模排队理论和统计学中的建 模，还可作为信号模型用于熵编码技术，如算法编码。马尔可夫链最近的应用是在地理 统计学(geostatistics)中，用在基于观察数据的二到三维离散变量的随机模拟。

近年来，国内外学者也在探索利用马尔科夫链数学方法分析沉积相。根据地质学理 论，某一时刻沉积的岩性只与前一层的岩性有关，而与更前的岩性无关，这样岩相的沉 积变化过程与马尔科夫链的数学基础理论相一致。复杂并具有一定沉积规律的地层剖面， 其结构分析的垂向相模式为一随机过程，符合“马尔科夫链”的数学模型，如武安斌等 (1995)将马尔科夫链方法应用在西成矿田泥盆统沉积相分析中，建立了一个简化的概率 结构剖面，并进行了沉积环境和相的解释；王随继等利用马尔科夫链方法对柴达木盆地 第三系岩相转换优势度进行分析，进行了沉积相分析，然而前人研究中只是利用马尔科 夫链数学模型分析连续取芯资料的沉积相类型，没有建立相应的沉积序列模式。为此我 们发明了一种新的基于马尔科夫链数学模型的井间沉积序列研究方法，解决了以上技术 问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种利用马尔科夫数学模型建立研究区和某一沉积岩层的井间 沉积序列模式的基于马尔科夫链数学模型的井间沉积序列研究方法。

本发明的目的可通过如下技术措施来实现：基于马尔科夫链数学模型的井间沉积序 列研究方法，该基于马尔科夫链数学模型的井间沉积序列研究方法包括：步骤1，统计每 种岩相向上转移为另一种岩相的频率次数，建立向上转移频数矩阵N；步骤2，将向上转 移频数矩阵N转化为随机序列转移概率矩阵S，并将向上转移频数矩阵N转化为向上转移概 率矩阵P；步骤3，根据随机序列转移概率矩阵S和向上转移概率矩阵P得到单井状态差值 矩阵K；步骤4，将向上转移矩阵P进行简化，得到简化的向上转移概率矩阵P’；以及步 骤5，由简化的向上转移概率矩阵P’建立沉积序列模式。

本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：

该基于马尔科夫链数学模型的井间沉积序列研究方法还包括，在步骤1之前，利用岩 心、录井、测井资料统计出现的岩相类型，定义岩相，岩相数为n，统计每一种岩相向上 转化为另一种岩相的频数，建立n×n的转移频数矩阵N。

在步骤2中，根据公式1将向上转移频数矩阵N转化为随机序列转移概率矩阵S。

Sij=Σi=1nNij/(T-Σj=1nNij)---(1)]]>

式中：i＝1,2,3,4，…,n；j＝1,2,3,4,…,n；为转移频数矩阵N的矩阵列上和，为转移频数矩阵N的矩阵行上和，T为转移频数矩阵N的频数总和。

在步骤2中，根据公式2将向上转移频数矩阵N转化为向上转移概率矩阵P，