多点地质统计学_理论_应用与展望 (1)
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汇报提纲
研究现状 目标与内容 过程论述 结论
研究现状
多点地质统计学是目前储层地质随机建模的研 究热点方向。相对于传统的两点地质统计学方 法,多点地质统计学在进行储层地质建模时能 够利用更多空间点数据(n>2)之间的相关性 进行统计计算,因此建立的模型更加满足实际 的情况。 多点地质统计学算法snesim是其中一种基于 概率统计的方法,由于snesim算法的参数设 置较为复杂,因此该算法的各种参数对模型的 控制需要进行研究和分析,从而指导如何使用 该算法建立高质量的储层模型。
硬数据条件化
向网格中加载硬数据:
硬数据条件化模拟结果:
非平稳模拟
旋转角控制河道局部的方向 仿射性控制河道宽度
手绘旋转与仿射性图像:
1.3
0.8 0.5 15°
75°
45°
格式转换:
参数文件复制:
参数设置:
运行得到实现:
涠洲11-2油田4井区岩相模拟
研究区属于辫状河三角洲前缘亚相,微相种类较多,面积较大,但 是钻井较少且分布集中,为了减少没有井控制的地方模拟的不确 定性,本次采用录井解释的砂泥岩相进行岩相模拟,相的种类减 少,有助于减少模拟的不确定性.
利用不同油组的平面沉积微相图作为训练图像:
序贯指示法模拟结果:
snesim算法模拟结果:
用多点法模拟的岩相展布图较为连续且具有一定的真实性
结论
设置不同参数对程序的影响: 目标比例能有效控制模拟结果相比例 目标相比例的设置应与训练图像边际 概率相近,否则要考虑更换训练图像 旋转角控制河道局部的方向,仿射性 控制河道宽度 用多点法模拟的岩相展布图较为连续 且具有一定的真实性
地质统计学简介及其应用

基本理论介绍:
变差函数分析实际是确定数据在方向和距离两方面的变化率
头
尾
滞后距(Lag)
散 点 图
半变差函数
半变差函数图的构成
变差函数图中各部分的名称
基台
变程
跃迁
变差函数图 的构图机理
关 系
变差函数图
半变差函数
H-散点图
二 维 变 差 函 数 模 型
主轴变差图
附轴变差图
三 维 变 差 函 数 模 型
权系数的确定
普通克里金
普遍采用于成图的算法;
远离数据点的值是寻找范围内的数据点的平均值。
3、非稳态克里金 (Nostationary Kriging)
非稳态克里金
比较灵活的克里金算法,因为可以设置网格点的值; 网格点的平均值来自于大范围的数据,而成图区只是一部分。
4、内在趋势克里金
(Universal Kriging)
且统计数据要达到一定的数量。
主要优点是:考虑了数据场的方向性。 其核心是:寻找到相邻数据点对所求点的权。
二、克里金算法介绍
常 用 的 几 种 克 里 金 算 法
1、简单克里金
2、普通克里金 3、非稳态克里金 4、内在趋势克里金
(泛克里金)
(Simple Kriging)
(Ordinary Kriging) (Nostationary Kriging) (Universal Kriging)
组成变差函数模型的结构类型
ห้องสมุดไป่ตู้
球型
高斯
跃 迁
指数
幂函数
变差模型结构
半 变 差 函 数
滞后距
四、一个应用实例
---应用三维属性数据建立砂体模型
多点地质统计学原理、方法及应用__概述及解释说明

多点地质统计学原理、方法及应用概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文旨在探讨多点地质统计学的原理、方法及应用,为读者提供一个全面了解该领域的概述。
多点地质统计学是一门研究如何有效地利用多变量数值以及空间数据进行地质分析和预测的学科。
它通过综合多种数据,包括物理测量数据、遥感图像数据和野外调查数据等,来实现对不同地质现象和过程的建模与研究。
1.2 文章结构本文按照以下结构组织内容:首先介绍多点地质统计学的基本原理,包括其定义与概念、基本假设以及原理解释。
随后,针对多点地质统计学的方法进行详细阐述,探讨数据收集与预处理、变量选择和缺失值处理以及统计模型拟合与优化算法应用等关键步骤。
接下来,我们将通过具体案例研究来展示多点地质统计学在矿产资源评估与勘探、地下水资源管理与保护以及石油勘探与开发中的应用实践。
最后,在结论部分对全文进行概括总结,并展望未来多点地质统计学研究的发展方向。
1.3 目的本文旨在全面介绍多点地质统计学的原理、方法及应用,以帮助读者对该领域有一个清晰的认识。
通过阐述基本原理和方法,读者可以了解多点地质统计学在地质分析和预测中的重要性。
此外,通过具体案例的引入,读者将能够更好地理解多点地质统计学在实际问题中的应用价值和潜力。
最后,通过对未来研究方向的展望,读者可以获得一些启示,并为自己在该领域开展研究提供参考。
2. 多点地质统计学原理2.1 定义与概念多点地质统计学是一种广泛应用于地质科学领域的统计学方法。
它通过对多个地点上的地质数据进行收集、分析和解释,旨在揭示地下资源的分布规律和空间变异性。
多点地质统计学基于一系列假设和方法,能够提供可靠的预测结果和决策依据。
2.2 基本假设在多点地质统计学中,存在几个基本假设:- 空间自相关假设:相邻位置上的地质现象存在关联性,即一个位置的观测值可能受到相邻位置观测值的影响。
- 空间平稳假设:在整个研究区域内,不同位置上的地质变量具有类似的变异性。
2009--2030年原油价格预测

[ ] C a g o g G o R js rn T A L tr tr e i 5 h n h n a , aewaa . i au e R ve e w
模 型提供 重要 的参考 和借 鉴 。
参 考 文 献
I ] 吴 胜 和 等 . 点 地 质 统 计 学— — 理 论 、 用 与 展 望 I] - 1 多 应 - . J 古地 理学 报 ,0 5 2 . 20 () [ ]骆 杨 等. 点 地 质 统 计 学 在 河 流 相 储 层 建 模 中 的 应 用 2 多 [] 地 质 科 技 情 报 ,0 8 9. J. 2 0 () [] 尹 艳 树 等 . 层 随 机 建 模 研 究 进 展 [ ] 天 然 气 地 球 科 3 储 J.
油量 。
( )北 海地 区油 田是开 发地震 技术相关 技术 成 4 功应用 的典 范 ,在 利 用 综 合 地 震 数 据 进 行 油 藏 建 模 ,寻找剩余 油方 面取得 了很好 的效 果 ,能 够为 大 庆油 田长垣 “ 1 ”工 程 精 细 开发 地 震攻 关 项 目组 35
应 用多点 地质 统计学 方法 建 立老 区高精 度 3 D地 质
赵 平 译 自美 国能 源 情 报 署 《 国际 能 源展 望 2 0 》 0 9
Lo g,Ge lgc l I fr ain, 3 4 S imi a d oo ia no m t D/ D o es c n
Pr duc in o to Da a: A p ia i n o he t plc to t t O s be g e r Fil ed,
地质统计学在地质及矿业中的应用及发展

地质统计学在地质及矿业中的应用及发展【摘要】地质统计学是一门重要的地质学分支,通过对地质数据的分析和解释,可以帮助我们更好地认识地质现象和地质资源。
在地质学中,地质统计学可以用于地质勘探、矿产资源评价、矿床预测和地质灾害预测等方面。
在矿业领域,地质统计学的应用也非常广泛,可以帮助矿业公司提高勘探效率和资源利用率。
地质统计学在实践中也存在一些局限性,比如样本数量不足或数据质量不高等问题。
未来,随着技术的不断发展和完善,地质统计学在地质及矿业中的应用将会更加广泛,为地质矿产领域的发展提供更多可能性。
地质统计学在地质及矿业中的重要性不可忽视,需要不断加强研究和实践。
【关键词】地质统计学、地质勘探、矿产资源评价、矿床预测、地质灾害预测、资源勘查、发展方向、局限性、重要性。
1. 引言1.1 地质统计学的概念地质统计学,是统计学与地质学相结合的一门交叉学科,主要研究地质现象的空间变异性及其规律性。
地质统计学通过对地质数据进行统计分析,揭示地质现象之间的关联性和规律性,从而为地质学和矿业提供科学依据。
地质统计学的方法包括样本普查、空间插值、随机模拟等。
这些方法可以帮助地质学家和矿业工作者更好地分析和解释地质数据,发现地下资源的分布规律,预测地质灾害的发生可能性,优化资源勘查的方案等。
地质统计学是一门在地质学和矿业中具有重要意义的学科,在研究地质现象的空间变异性和规律性方面发挥着至关重要的作用。
随着技术的发展和方法的进步,地质统计学将在地质及矿业领域发挥越来越重要的作用。
1.2 地质统计学在地质学中的重要性地质统计学在地质学中的重要性体现在对地质数据的分析与解释上。
地质统计学通过数理统计的方法,可以对地质数据进行合理的处理和分析,从而帮助地质学家更好地理解地质现象和地质过程。
在地质调查和勘探中,地质统计学可以帮助地质学家发现地质异常、地质断裂和矿产资源的分布规律,为矿产资源的勘探和评价提供科学依据。
地质统计学还可以帮助地质学家进行地质灾害的预测和评估。
储层多点地质统计学随机建模方法

储层多点地质统计学随机建模方法摘要:多点地质统计学使用训练图像代替变差函数,将更多的地质资料整合到储层建模过程中,使得最终模型更加符合地质认识。
随着研究的不断深入,越来越多的地质工作人员开始熟悉这一方法,凭借自身的独特优势,多点地质统计学将在储层建模领域占得重要的一席。
关键词:多点地质统计学训练图像储层建模一、多点地质统计学与训练图像基于变差函数的传统地质统计学随机模拟是目前储层非均质性模拟的常用方法。
然而,变差函数只能建立空间两点之间的相关性,难于描述具有复杂空间结构和几何形态的地质体的连续性和变异性。
针对这一问题,多点地质统计学方法应运而生。
该方法着重表达空间中多点之间的相关性,能够有效克服传统地质统计学在描述空间形态较复杂的地质体方面的不足。
多点地质统计学的基本工具是训练图像,其地位相当于传统地质统计学中的变差函数。
对于沉积相建模而言,训练图像相当于定量的相模式,实质上就是一个包含有相接触关系的数字化先验地质模型,其中包含的相接触关系是建模者认为一定存在于实际储层中的。
二、地质概念模型转换成图像训练地质工作人员擅于根据自己的先验认识、专业知识或现有的类比数据库来建立储层的概念模型。
当地质工作人员认为某些特定的概念模型可以反映实际储层的沉积微相接触关系时,这些概念模型就可以转换或直接作为训练图像来使用。
利用训练图像整合先验地质认识,并在储层建模过程中引导井间相的预测,是多点地质统计学模拟的一个突破性贡献。
可以将训练图像看作是一个显示空间中相分布模式的定量且直观的先验模型。
地质解释成果图、遥感数据或手绘草图都可以作为训练图像或建立训练图像的要素来使用。
理想状态下,应当建立一个训练图像库,这样一来建模人员就可以直接选取和使用那些包含目标储层典型沉积模式的训练图像,而不需要每次都重新制作训练图像。
三、多点模拟原理进行多点模拟,需要使用地质统计学中的序贯模拟。
但是,多点模拟与传统的基于变差函数的两点模拟是不同的。
多点地质统计学随机建模方法原理详细教程

多点地质统计学随机建模方法原理详细教程多点地质统计学(Multiple-Point Geostatistics,简称MPGS)是一种用于地质建模的统计学方法,旨在综合考虑多个地质属性之间的空间关系,可以用于模拟地质体结构和属性的空间分布。
下面是一个详细的MPGS建模方法的教程。
1.数据收集和准备首先,需要收集和准备地质数据。
这些数据可以包括钻孔数据、采矿数据、地球物理数据等。
数据应该包括多个不同属性的测量结果。
2.数据预处理对收集的数据进行预处理是为了消除异常值、填充缺失值和准备数据用于建模。
这些步骤可以包括数据清洗、插值等。
3.定义模型网格创建一个用于建模的三维网格,通常由正交的网格单元组成。
网格的尺寸和边界应根据实际问题的要求进行选择。
4.模式提取在做MPGS建模之前,需要从数据中提取出具有空间一致性和相关性的模式。
这可以通过模式提取算法实现,如基于模拟退火算法的直方图匹配。
5.模式匹配在模型建模过程中,需要通过模式匹配找到与已知数据最相似的地质模式。
这可以通过计算模式之间的相似性指标,如多点统计函数(MPS)实现。
6.模式合成一旦找到与已知数据相似的地质模式,可以根据模式之间的空间关系来生成新的地质模式。
这可以通过使用概率或变异性模型来实现。
7.模型重建利用已生成的地质模式,可以在模型网格单元上对地质属性进行插值,以重建地质体的结构和属性分布。
这可以使用插值方法,如克里金插值、逼近法等。
8.模型评估和修正完成模型重建后,需要评估模型的性能并根据需求对模型进行修正。
可以利用模型与实际数据之间的比较以及其他准则来评估模型的准确性和合理性。
9.模型应用完成最终的地质建模后,可以将模型应用于相关的地质问题,如矿产资源评估、地质风险评估等。
以上是MPGS建模方法的详细教程。
这种方法在地质建模中广泛应用,可以提供更准确和全面的地质属性分布信息,对于地质资源开发和管理具有重要意义。
地统计学理论、发展及应用现状研究综述

地统计学理论、发展及应用现状研究综述本文是刘爱利老师14年出版《地统计学概论》一书内容摘选,分享下,顺便给刘老师的书打个广告!一、背景设想有这样一些情景:情景 1 精准农业中的测土配方施肥都需要从田间采集土壤样本,再监测每个样本的土壤养分含量,但精准施肥过程中还需要知道非采样点的土壤肥力状况。
情景 2 人们希望了解除气象台站的气温、降水量情况外,更关心气象台站之间地区的气温和降水量。
情景 3 环保工作者希望了解大气中二氧化硫浓度在城市中的连续变化情况,污染物扩散呈现出的空间分布规律。
情景 4 地貌学家需要知道地形在空间的连续变化情况,而不只是某几个采样点的高程。
也就是说,在上述情境中,人们不仅仅需要了解有限的空间采样点情况,更关心自然现象在空间的连续变化。
因此,此类问题可归结为“如何将离散的空间采样点转化为连续表面”的问题。
那么如何做到这一点呢?以土地施肥为例,一种解决方法是加密采样,然而由于人力、物力、财力等客观因素的限制,样本数量不可能无限增多,事实上也不可能做到在无限多的点上采样;另一种方法是通过已有的土壤样本值来估计其他未取样点上的值,从而得到土壤养分在整个土地上的连续分布情况,即空间插值。
空间插值的方法很多,主要分为确定性插值和地统计插值两种方法。
常用的确定性插值方法包括反距离加权插值法、全局多项式插值法、径向基函数插值法等,该类方法往往直接通过周围观测点的值内插或者通过特定的数学公式来内插,而较少考虑观测点的整体空间分布情况。
与此相比,地统计插值法是建立在对观测点的空间自相关分析基础之上,依据自然现象的空间变异规律进行插值的,从而可以得到无偏最优估计量,并且能给出插值的精度。
相比于经典概率论和数理统计学,地统计学在空间预测和不确定性分析方面具有明显的优势。
目前,地统计学应用领域从最初的地质、采矿领域,已逐步拓展到土壤、气象、农业、生态、环境、公关卫生、社会科学等多个领域,显示出越来越强大的生命力。
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第7卷
第1期
吴胜和等 : 多点地质统计学
理论、应用与展望
139
现有的储层随机建模的另一途径是基于目标的 方法 , 它是以目标物体为基本模拟单元 , 进行离散 物体 的 随 机 模 拟 ( Haldorsen and Damsleth, 1990; Holden et al , 1998) 。主要方法为示性点过程 ( 亦 称标点过程) , 其根据先验地质知识、点过程理论及 优化方法 ( 如模拟退火 ) 表征目标地质体的空间分 布, 因此这种 方法可以较好地再 现目标体几何形 态。但这种方法亦有其不足: 1) 每类具有不同几 何形状的目标均需要有特定的一套参数 ( 如长度、 宽 度、厚度等) , 而对于复杂几何形态 , 参数化较为困 难; 2) 由于该方法属于迭代算法, 因此当单一目 标体内井数据较多时 , 井数据的条件化较为困难 , 而且要求大量机时。 鉴于传统的基于变差函数的随机建模方法和基 于目标的随机建模方法存在的不足 , 多点地质统计 学方法应运而生。在多点地质统计学中 , 应用 训 练图像 代替变差函数表达地质 变量的空间结构 性, 因而可克服传统地质统计学不能再现目标几何 形态的不足, 同时, 由于该方法仍然以象元为模拟 单元, 而且采用序贯算法 ( 非迭代算法 ) , 因而很容 易忠实硬数据, 并具有快速的特点 , 故克服了基于 目标的随机模拟算法的不足。因此 , 多点地质统计 学方法综合了基于象元和基于目标的算法优点, 同 时可克服已有的缺陷。
多点地质统计学是相对于传统的两点地质统计 学而言的。地质统计学是法国巴黎国立高等矿业学 院马特隆教授 ( G Matheron) 于 1962 年创立的。最 初应用于采矿业中, 主要解决矿床普查勘探、矿山 设计到矿山开采整个过程中各种储量计算和误差估 计问题。后来在石油工业中得到了迅速的发展, 主 要 应 用 于 储 层 表 征 与 建 模 中 ( Haldorsen and Damslet h, 1990; Srivastava, 1994; 裘怿 楠和贾爱 林, 2000; 王 家 华 和 张 团 峰, 2001; 吴 胜 和 等 , 1999) 。 传统的地质统计学在储层建模中主要应用于两 大方面: 其一, 应用各种克里金方法建立确定性的 模型, 这类方法主要有简单克里金、普通克里金、 泛克里金、协同克里金、贝叶斯克里金、指示克里 金等 ; 其二, 应用各 种随机建 模的方法 建立可选
油学 院北京研究生部 , 获硕士学位 ; 1998 年毕业于石油大学 ( 北京 ) , 获博士学位 。 现为石油 大学( 北京 ) 教授 、 博 士生导师 , 主要从事储层地质学 、 油藏描述及三维地质建模的教学与科研工作 。
Multiple point geostatistics: theory, application and perspective
Wu Shenghe Li Wenke
Univer sity of Petr oleum, Beij ing 102249
Abstract
T his paper presents systematically the principle and met hods of mult iple point geo
分别处于 s k 1
s kn 状态时的概率, 也可表述为 n 个 = 1, n} ( 1)
数据指示值乘积的数学期望 , 即 : Prob { d n } = P rob { S ( u ) = sk ;
n
= E [
= 1
I ( u ; k )]
在实际建模过程中 , 上述多点统计或概率难于 通过稀疏 的井资料来获取 , 而需要借助于训 练图 像。训练图像为能够表述实际储层结构、几何形态 及其分布 模式的数字化图像。对于沉积相建 模而 言, 训练图像相当于定量的相模式, 它不必忠实于 实际储层内的井信息, 而只反映一种先验的地质概 念, 如图 2 ( b) 为一个反映河道( 黑色 ) 与河道间 ( 白 色) 分布的训练图像。一个给定的数据事件的概率 则可通过应用该数据事件对训练图像进行扫描来获 取。 对于任一给定的数据样板 T , 定义 侵 蚀的 训练 图像
st at ist ics, and a case study of stochast ic modeling is made, t aking t he f luv ial reservoir of the M inghuazhen Format ion of Neog ene in a certain block of Bohai Bay Basin in China as an example Mult iple point geost atistics is a promising discipline in stochastic reservoir modeling T his ap proach combines t he easy conditioning of pix el based algorit hms w ith the ability t o reproduce object ge ometry of object based techniques It overcomes t he draw backs that t radit ional variogram based tw o point geost at ist ics can not ex press joint variabilit y of more than tw o locat ions at a time and reproduce crisp geometries T hrough t he t heory and case analysis som e present problems and further study sug gestions are discussed such as t he st at ionarity of training images, object cont inuity, and int egration of sof t informat ion Key words multiple point geost at istics, reservoir, stochast ic modeling About the first author Wu Shenghe, born in 1963, was graduated w ith a B S degree f rom East China Petroleum Instit ute in 1983, obtained a M S degree f rom Beijing Graduate School of East China Pet roleum Inst it ute in 1986, and received his Ph D degree f rom Universit y of Petroleum in Beijing in 1998 Now he is a prof essor at Universit y of Pet roleum ( Beijing ) , and is mainly engaged in reservoir geolog y, reservoir descript ion and 3D geological modeling
摘 要 系统地介绍了多点地质统计学的基本原理 及方法 , 并 以我国 渤海湾 盆地某区 块新近 系明化 镇组河
流相储层为例 , 进行了多点统计学随机建模的实例分析 。 多点地质统计学为储层随机 建模的国 际前沿研究 方向 。 该方 法综合了基于象元的方法易忠实条件数据以及基于 目标的方 法易再 现目标 几何形 态的优 点 , 同时克 服了传 统的基于变差函数的二点统计学不能表达复杂空间结 构和再 现目标 几何形 态的不足 。 通过理 论与实 例研究 , 分 析了 目前多点统计学尚存在的问题 ( 包括训练图像平稳性 问题 、 目标连续性问题以及综 合软信息 的问题等 ) 及未来 发展的方向 。 关键词 多点地质统计学 储层 随机建模 第一作者简介 吴胜和 , 男 , 1963 年生 , 1983 年毕业于华东石油学院 , 获学士学位 ; 1986 年毕业 于华东石
第7卷 第1期 2005 年 2 月来自古地理
学
报
JOU RNAL OF PALA EOG EOG RAPHY
Vol 7 N o 1 Feb 2005
文章编号 : 1671- 1505 ( 2005) 01- 0137- 08
文献标识码 : A
多点地质统计学
吴胜和
理论、应用与展望
李文克
石油大学 , 北京 102249
Caers J and Zhang T 2002 M ultiple point Geost at ist ics: a quantit at ive vehicle f or int egrat ing geologic analogs int o multiple reservoir models
图 1 不能充分反映空间各向异性的变差函数 ( Caers and Zhang, 2002 ) F ig 1 T he variogram as a poor descr iptor of geolog ical hetero geneity
a、 b 和 c 为用黑色、白色图元代表的弯曲河道的 3 种不同空间结构 ; d 和 e 分别代表 3 种结构东西方向和南北方向的变差函数
国家
十五 重大科技攻关项目 ( 2001BA 605A09) 部分研究成果 改回日期 : 2004 年 8 月 19 日
收稿日期 : 2004 年 5 月 31 日
138
古
地
理
学
报
2005 年 2 月
的、等可能的地质模型 , 这类方法主要有高斯模拟
1
多点地质统计学的提出