[发明专利]一种基于可变影响比的油气藏多点统计建模方法及设备有效
申请号: | 201310652010.9 | 申请日: | 2013-12-05 |
公开(公告)号: | CN103678899B | 公开(公告)日: | 2016-10-19 |
发明(设计)人: | 黄文松;王家华;任长林;陈和平;黄继新;韩家新 | 申请(专利权)人: | 中国石油天然气股份有限公司;西安石油大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 任默闻 |
地址: | 100007 *** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供一种基于可变影响比的油气藏多点统计建模方法及设备,该方法包括:采集三维当前油气藏区域对应的测井数据以及地震数据;在测井数据以及地震数据的空间位置的基础上设置三维矩形网格;按照测井数据以及地震数据取值的位置,将油气藏区域的测井数据以及地震数据赋值到相应网格的节点上;获取沉积微相空间变异函数的变程;根据变程将油气藏区域对应的网格分为第一部分区域、第二部分区域;确定油气藏区域中的网格节点的可变影响比;根据可变影响比进行空间建模,得到油气藏区域对应的多点统计建模结果;根据多点统计建模结果确定油气储层。实现了空间内部的各网格节点处的影响比能够随着各被模拟节点相对井的位置的不同而进行改变。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 可变 影响 油气藏 多点 统计 建模 方法 设备 | ||
【主权项】:
一种基于可变影响比的油气藏多点统计建模方法,其特征是,所述的方法具体包括:采集三维当前油气藏区域对应的测井数据以及地震数据;在所述测井数据以及地震数据的空间位置的基础上设置三维矩形网格;按照所述测井数据以及地震数据取值的位置,将所述油气藏区域的测井数据以及地震数据赋值到相应网格的节点上;获取沉积微相空间变异函数的变程;根据所述的变程将所述的油气藏区域对应的网格分为第一部分区域、第二部分区域;确定所述油气藏区域中的网格节点的可变影响比,影响比是运行井震结合算法中须预先确定的一个参数,作为一个比值,影响比是地震数据和测井数据对于模拟结果的影响两者的比值,影响比提供了一个选择,以表征地震数据的影响大还是测井数据的影响大;根据所述的可变影响比进行空间建模,得到所述油气藏区域对应的多点统计建模结果;根据所述的多点统计建模结果确定油气储层;其中,根据所述的变程将所述的油气藏区域对应的网格分为第一部分区域、第二部分区域包括:以所述油气藏区域的各口井位为中心;以所述变程为半径建立第一部分区域;所述油气藏区域中除去所述第一部分区域后剩下的区域即为第二部分区域;确定所述油气藏区域中的网格节点的可变影响比包括:判断所述的网格节点是否落在所述的第一部分区域;当判断为是时,可变影响比以测井数据为主导;否则,可变影响比以地震数据为主导;根据所述的可变影响比进行空间建模通过如下公式进行:![]()
![]()
其中,P(A|B,C)是所述测井数据和地震数据为条件的多点统计建模结果的概率分布,比率a为关于A的先验不确定性的度量,定义为
比率b为数据事件B观测后距事件A的距离,定义为
比率c为数据事件C观测后距A事件的距离,定义为
P(A)为三维空间中各点沉积微相分布的先验概率,P(A|B)为测井数据B作为条件的三维空间中各点沉积微相的概率分布,P(A|C)为地震数据为条件的三维空间中各点沉积微相的概率分布,τ1为测井数据的可变影响比,τ2为地震数据的可变影响比。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国石油天然气股份有限公司;西安石油大学,未经中国石油天然气股份有限公司;西安石油大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201310652010.9/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用