Petrel使用技巧——蚂蚁体追踪
蚂蚁追踪
How to use the stereonet
When generating an ant-track attribute, click on the Stereonet tab.
点到立方图标签
Set the Dip and Azimuth sectors, by either using the Cycle through the dip and azimuthicon or defining user specified values using the Azimuth increment and Dip increment .
连贯的独立追踪者基于“群体智能”为了寻找最理想的连通性for断层特征在一个边缘检测体中。结果是自动解释的主要成分并且允许方向滤波的独特性能。
作为蚂蚁体追踪算法中的第一步，每一个中介为在中介的地域中被识别的局部最大做一个初始的评估方向（蚂蚁边界参数）。这个方向评估将会指示行动者的追踪方向。在程序中，行动者被限制在最大背离常规评估方向15%，
Ｐｅｔｒｅｌ自动构造解释模块在应用新的数据校正程序的基础上，采用先进的"蚂蚁追踪"算法，使地质专家以更宽的视野完成断层解释，增加构造解释的客观性、准确性及可重复性。
利用该技术的自动提取断层功能以及极坐标图和各种筛选程序，可抽提感兴趣的断层体系。"蚂蚁追踪"算法可根据工作流程需要，按任意比例自动提取断层。例如，在勘探阶段，可将工作重点集中在寻找跨盆地的大型构造断层体系以及确定它们对勘探前景的影响等方面；而在储层评价阶段以及开发和生产阶段，可采用同样的方法，将主要精力放在自动提取往往会影响油气最终采收率的那些局部的小型断层和断层体系上。
流程的第三步需要人工交互操作。提取的断层必须要经过评价、校正和筛选，才能得到最后的解释结果。这一过程需要利用交互式立体网络和柱状图滤波器来完成。
Petrel中蚂蚁体的运算技巧
Petrel中蚂蚁体的运算技巧
Petrel中蚂蚁体的运算技巧
现在的Petrel用户中对蚂蚁体属性的使越来多，大部分都能取得较好的效果，下面是目前Petrel中常用的蚂蚁体的研究流程：
该流程基本涵盖了蚂蚁体生成的流程，但有时虽然各环节做的都很好了，但最终结果仍令人不太满意，实际上通过下面的办法可能对最终结果有进一步提高，用户在下面研究时可以试一下。
它的指导思想是，在现有蚂蚁体基础上再多次运算蚂蚁体，以期得到效果上的改变。
例子1：单次运算结果
1. 单次运算被动模式的蚂蚁体（Passive）得到不好的结果：信号非常差，非常差的连续性。
2. 单次运算主动式的蚂蚁体(aggressive)得到不好的结果：信号差，不好的联系性，很难理解断裂的分布。
例子2：两次运行结果
1. 两次运行：先被动后主动方式，获得较强的信号和比较好的连续性。
2. 两次运行：先主动后被动方式，获得更强的信号，更好的连续性，很多重要的特征显现出来。
例子3：连续3次运行结果
1. 3次运行：被动+主动+被动（极大地呈现了主断裂系统特征，清晰的图像，比较容易进行断面的提取）
2. 3次运行：主动+被动+主动方式（最强的结果，可能不太容易进行提取，但很好展示整个项目的断裂的分布）
如果能够遵循下面原则，蚂蚁体会得到较好的结果：
1. 数据预处理：通过Chaos或Variance属性来减少噪音和不连续性增强
2. 断层增强：通过Ant Tracking计算，把上面的重要的不连续性
分解为片。
3. 断层提取：验证、编辑、把蚂蚁体结果合并为面。
4. 建立最终三维断层模型。
petrel蚂蚁体操作
此处是倾角方位角的调节，可以控制蚂
对某个区域或方位的断层和裂缝不追踪 需要多次尝试
点它
出来它
虽然翻译过来是
构造平滑，但绝 对不是平滑。
在下拉菜单中选这俩
把此处的方块点亮
此处给个名字，点ok，将 生成一个新的数据体。下 次操作在这个新的数据体 上，重复之前操做到此界 面
用上一步生成的数据体操作
在下拉菜单中选这俩
点下方块选中
此处选的是上一步生成的体
此处将生成方差体， 对新的数据体给个名 字。下一步 用此体操 作，继续到此界面
用上一步生成的数据体操作到此界面
在下菜单中选这俩
此处选的是上一步生成的方差体 此处将生成蚂蚁体，自己给个名字 注意：前几次计算，参数都是默认的，这次，参数很 重要，要自己给，并多次尝试。不大可能一次就完成 的很好。
通常，先用默认参数做一次，在给蚂蚁体命名的时候， 用参数命名较好，多个蚂蚁体比较时，看名字就知道 什么参数。但要知道各个参数的意义。
petrel笔记(适合初学者)
Input里面加载所有单井数据well、well tops、；Model是所建模型；Templates是做的模板以上窗口可以随意摆放，双击即可回去这是地震上的解释是构造模型的建立，property modeling是属性建模（包括孔隙度模型，渗透率模型，含油饱和度模型等等）是数值模拟加载数据：先新建insert ->new well folder；对井进行编组：右击wells->insert folder，把所有井拖进去；井位数据（well heads）、井轨迹数据（well path）、测井数据（well logs）、分层数据（well tops：well、surface、MD）测井解释成果（.Prn）用production log格式加载井对比（对比剖面图）：新建一个new wellsection window（对比窗口），为相建模打基础，建立层拉平，setting->flatten on well top，在此之前先把others里面的分层拖进stratigraphy 里面，按顶（base）来拉平，(建立层拉平：按分层数据拉平)调整纵向比：setting->absolute（1000即可），手动调整比例尺通过这是将一个图道中的两条曲线反向的操作可去掉网格线调整曲线颜色，然后上色，因为所有gamma值都在0~1中间，调整曲线的取值范围，回到well，进到colors，设置最大值为120（或者自动获取）gamma 值大对应泥岩（孔隙度比较小）（孔隙度和gamma成反相关）；RT电阻率（电阻率一般按对数的方式显示），SP自然电位，DT声波曲线；设置一口井为模板（单井模板只能保存一个：->），应用到所有井，（地质上分层就是按照测井曲线来分层的），（如果发现分层有问题，通过来调整这就是手动修改的层位）去掉中间井的分层名字：双击well tops->去掉sub labels，只留下两侧井的分层名字用可以圈定含油面积（根据井的油水对比剖面图）setting调整polygon的粗细颜色聚类分析：classsification对应岩相和地震相的解释设定：井、曲线、聚出几类数据流程窗口，选择，双击，要选有数据的井，setting设置为2，选择create（以后有新的数据要加载时选update），先点，apply，wells->里面多处一项（神经网络），此处将他换为相（facies），勾上facies，（泥岩shale；砂岩sand），，重新应用模板，用调整解释出的泥岩砂岩，建完构造模型后才能做离散化。
PETREL
工区内的确定性和随机性属性建模。随机建模可以采用岩相模型、地
震属性模型等作为属性模拟的约束条件。同时 Petrel 特有的科学算法
和强大的数据分析功能为合并已有的模型或计算新的模型提供了灵活
的约束条件。
主要功能
利用井资料建立油藏属性模型
相控的孔隙度模型
使用 3D 相模型或 3D 地震属性约束属性建模
6
已知数据 相的整体比例 相的几何形态
Petrel Seismic to Simulation Workflow
Petrel 油藏物性建模— Petrophysical Modeling
这是一个将三维网格中的每个单元赋予属性值的过程，利用测井
数据、钻井数据和各属性层面趋势图，采用序贯高斯模拟的算法进行
Beta 和 Normal 分布控制
局部变量和协同协克里金使第二变量应用更灵活
测井数据的粗化（相控）
确定型岩石物理物性模型算法
随机型物性模型算法
井数据和生成的模型数据直方图
模型的几何物性 几何数值和物性数值的过滤
协同协克里金相控模拟
交互编辑物性数值
平均值和净值图的生成
沿井轨迹合成测井曲线
物性粗化
输出三维物性模型（可滤值）
3、断层多边形自动生成 依据解释结果自动建立断层多边形 平面上对断层关系进行质量控制 依据单层解释快速建立构造模型 空间快速检查断裂系统 快速制作构造图 为建立高精度构造模型作准备
4、局部构造模型更新 根据新数据实时更新模型 使用多边形等作为限制条件 提高构造模型更新的灵活性与效率
大量的“智能”蚂蚁
Petrel Seismic to Simulation Workflow
PETREL
利用高清蚂蚁体精细解释复杂断裂带
利用高清蚂蚁体精细解释复杂断裂带李楠;王龙颖;黄胜兵;朱石磊;沈朴;郝婧【摘要】在渤海海域中浅层断裂系统较为复杂的地区,常规地震解释方法效率较低,断层组合不精细.随着深度增加,常用于辅助断层解释及组合的方差或相干属性清晰度明显降低,已不满足断层组合的需要.为此,针对研究区的地质特点,结合现有资料条件,提出一套高清蚂蚁体生成技术.该技术不同于以往对蚂蚁追踪参数进行简单优选和对比的技术,而是以增强断层连续性和降噪为目的,通过优选两类参数组合,对数据体进行多重蚂蚁追踪计算,并穿插多步噪声削减,最终得到与研究区断裂高度匹配的高清蚂蚁数据体.使用该数据在短期内快速完成浅层470条断层组合,有效提高了断裂解释精度,为圈闭搜索及落实奠定了坚实基础.【期刊名称】《石油地球物理勘探》【年(卷),期】2019(054)001【总页数】9页(P182-190)【关键词】蚂蚁追踪属性;复杂断裂带;断层组合;渤中凹陷【作者】李楠;王龙颖;黄胜兵;朱石磊;沈朴;郝婧【作者单位】北京市朝阳区太阳宫南街6号中海油大厦中海油研究总院勘探研究院1110室,100028;中海油研究总院有限责任公司,北京100028;中海油研究总院有限责任公司,北京100028;中海油研究总院有限责任公司,北京100028;中海油研究总院有限责任公司,北京100028;中海油研究总院有限责任公司,北京100028;中海油研究总院有限责任公司,北京100028【正文语种】中文【中图分类】P6310 概况渤中凹陷位于渤海中部，面积为8634km2，最大埋深为11km。
该凹陷东邻渤东低凸起，西接沙垒田凸起、沙南凹陷，北邻石臼坨凸起，南接渤南低凸起(图1)。
凹陷内发育NNE向郯庐断裂带和NW向张家口—蓬莱断裂带等2组岩石圈级别的大型共轭走滑断裂带，由此导致NE向、NNE向、近NS向、NW向和近EW 向次级断裂均有发育。
研究区位于渤中凹陷南部两条走滑断裂带的交会地区，面积约为4000km2。
蚂蚁追踪属性体提取参数对比试验及其在塔河四区裂缝建模中的应用
蚂蚁追踪属性体提取参数对比试验及其在塔河四区裂缝建模中
的应用
龙旭;武林芳
【期刊名称】《石油天然气学报》
【年(卷),期】2011(033)005
【摘要】裂缝构造建模主要针对大尺度裂缝,通常采用Petrel建模软件中的蚂蚁追踪属性进行三维地震的大尺度裂缝自动追踪和解释.该方法能克服人工地震解释工作中主观性大,难以在各个平台间进行数据交换的缺点,以及解决构造和岩溶作用过程中形成的断裂方向性差,难以进行表征的难题,大大提高了解释精度,缩短了人工解释时问.但是该方法在蚂蚁追踪属性体提取过程中对参数意义及其对结果的影响了解甚少.因此,通过运用对比试验对蚂蚁追踪属性体提取过程中的6个参数的影响作用进行了仔细研究,并建立了塔河四区奥陶系大尺度裂缝模型,总结并验证了利用蚂蚁追踪属性提取的大尺度裂缝标准,可为以后的构造建模提供参考依据.
【总页数】6页(P76-81)
【作者】龙旭;武林芳
【作者单位】中国地质大学(北京)能源学院,北京,100083;中国地质大学(北京)能源学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】P631.44
【相关文献】
1.基于蚂蚁体追踪的裂缝预测技术在静北地区的应用 [J], 徐淼
2.基于蚂蚁追踪技术的裂缝型储层建模方法 [J], 梁宇涛;刘鹏程;冯高城
3.在蚂蚁属性体约束下的裂缝建模方法研究 [J], 张亚春;尹太举;周文
4.基于分频相干体的蚂蚁追踪技术在塔河油田断裂刻画中的应用 [J], 马艺璇; 李慧莉; 刘坤岩; 顾汉明; 任浩
5.在蚂蚁属性体约束下的裂缝建模方法研究 [J], 张亚春[1];尹太举[2];周文[2]
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Petrel使用技巧——蚂蚁体追踪
[Petrel使用技巧] Petrel蚂蚁体的问题拿一个实际数据体说说各个参数的影响力。
原始数据的分析：一般作构造解释的地震数据并不特别需要做保幅处理，所以有些适度的AGC是比较好的作AGC前后的剖面对比如下：Petrel工作流程中推荐做“Structural smoothing”，注意这个属性的参数范围：效果对比：不同的平滑参数的对比效果：原始数据、AGC数据、Structural smoothing数据的方差体结果的对比：同数据源，不同的蚂蚁步长“Ant step size”对比效果：时间切片的效果对比，顺序跟上图不一致：雕刻一下：提取Fault paches的参数当然同样意义非常模糊，但是也同样重要，其实原问题问的就是这个部分了：对于面积、倾角等作过滤非常重要：合并Patches：适度平滑：转解释数据：其实有些Patches被错误合并到一起也是导致解释成果转化错误的一个原因。
蚂蚁体不好做出效果的原因，我们把事情说穿就好——工作流程过长，参数过多互相牵制。
原始数据体——强化后处理——方差体-——蚂蚁体——断层提取——Patches编辑——生成解释数据。
这个长流程中任何一个环节其实都可能增加或者强化出我们不希望出现的东西。
而且蚂蚁体的目标就是强化方差体，尤其要解决方差体因为搜索时窗在大断层带来的阶梯效果和有些小断层可以被重新识别出来。
这两个主要目标本身就是矛盾的，你希望模糊大断层上的时窗效果势必需要比较大的蚂蚁步来过滤（Filter）细节，而要保留甚至强化小断层效果则肯定要保证蚂蚁的敏感度，更适合较小的蚂蚁步。
这样的思考矛盾也融合在长流程之中了。
说一个不恰当的比喻，从婚姻为目的来看过长时间的恋爱。
太短的恋爱就结婚固然是比较冒险的行为，但是那种爱情长跑也非常容易变成爱情杀手，因为增加了中间过程的变数概率。
而蚂蚁体和断层提取两个步骤的思考过程中那些参数，就好比你对女友有若干互相矛盾的要求，女友上得厅堂可能就下不了厨房。
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[Petrel使用技巧] Petrel蚂蚁体的问题
拿一个实际数据体说说各个参数的影响力。
原始数据的分析：
一般作构造解释的地震数据并不特别需要做保幅处理，所以有些适度的AGC是比较好的
作AGC前后的剖面对比如下：
Petrel工作流程中推荐做“Structural smoothing”，注意这个属性的参数范围：效果对比：
不同的平滑参数的对比效果：
原始数据、AGC数据、Structural smoothing数据的方差体结果的对比：同数据源，不同的蚂蚁步长“Ant step size”对比效果：
时间切片的效果对比，顺序跟上图不一致：雕刻一下：
提取Fault paches的参数当然同样意义非常模糊，但是也同样重要，其实原问题问的就是这个部分了：
对于面积、倾角等作过滤非常重要：
合并Patches：
适度平滑：
转解释数据：
其实有些Patches被错误合并到一起也是导致解释成果转化错误的一个原因。
蚂蚁体不好做出效果的原因，我们把事情说穿就好——
工作流程过长，参数过多互相牵制。
原始数据体——强化后处理——方差体-——蚂蚁体——断层提取——Patches编辑——生成解释数据。
这个长流程中任何一个环节其实都可能增加或者强化出我们不希望出现的东西。
而且蚂蚁体的目标就是强化方差体，尤其要解决方差体因为搜索时窗在大断层带来的阶梯效果和有些小断层可以被重新识别出来。
这两个主要目标本身就是矛盾的，你希望模糊大断层上的时窗效果势必需要比较大的蚂蚁步来过滤（Filter）细节，而要保留甚至强化小断层效果则肯定要保证蚂蚁的敏感度，更适合较小的蚂蚁步。
这样的思考矛盾也融合在长流程之中了。
说一个不恰当的比喻，从婚姻为目的来看过长时间的恋爱。
太短的恋爱就结婚固然是比较冒险的行为，但是那种爱情长跑也非常容易变成爱情杀手，因为增加了中间过程的变数概率。
而蚂蚁体和断层提取两个步骤的思考过程中那些参数，就好比你对女友有若干互相矛盾的要求，女友上得厅堂可能就下不了厨房。
所以，最关键的问题永远是：你一定要知道自己到底想要什么。
从某种角度来看，我们却反而可以说蚂蚁体-断层提取流程很好，因为它充分保留了过程的矛盾性和开放性。
我们经常更担心状态不是很多变数或者很多参数，我们担心的是给一个或者几个输入然后就等着一直看到一个我们并不想要的结果。
当然更悲惨的也许是我们期望的跟那个结果完全不搭！
蚂蚁体这种设计跟很多地震属性分析模块是有相近的，如果有朋友玩过地震多属性分析或者多属性叠代反演一类的工作就明白我的意思，过程还是越透明越容易做出自己需要的结果来，——越“傻瓜”的相机越没有办法保证效果。
就好像前面提到的蚂蚁步比较敏感一样，提取断层的两个门槛值，Extraction sampling threshold 和Extraction background threshold，也很敏感：
这种调参的原则是“先多再减，先大再小”。
所谓先多再减，就是选定比目标所需的程度略高一些的控制参数，然后再衡量其它影响力略差的参数来减少之。
所谓先大再小，就是要优先调整好影响最大最敏感的参数级别，然后渐次调整其它参数去逼近效果。
Fault Patches for Seismic [Filt] [AntTrack] [Realized] 3
Extraction sampling distance: 9
Extraction sampling threshold: 5
Extraction background threshold: 7
Deviation from a plane: 7
Connectivity constraint: 1
Minimum patch size: 500
Patch down sampling: 10
最前面的9=90%，5=50%
前两个经过很大尺度过滤，最后一个没有过滤。
但是其实前两个对应的大断层的走向等细节仍然有可取之处的。
所以也不能仅仅看一个结果就确定好或者坏，还是要多个数据对比分析更加重要。
AGC只能做本道的能量均衡，而构造平滑可以实现临近道之间的能量均衡，会剔除一些（或者说模糊掉一些）微小的信号毛刺，做大断层识别的时候是必要的
郝老师，做断裂带和裂缝发育分布等有时候需要用到曲率体,能简单讲讲曲率体一
般怎么提取？步骤复杂程度和准 ...
裂缝的发育程度当然可以利用曲率进行一定程度的预测，在相同的弹性性质情况下，高曲率部分因为形变更剧烈所以相较低曲率部分更容易产生破碎。
但是裂缝的发育程度（裂缝密度/强度）的分析是一个比较复杂或者多信息糅合的过程，目前来说比较难从一个单一因素来给出定量解——如果能够给定，我们就在裂缝预测方向有了比较长足的进步了，——所以目前来说一般只是认为这些因素考虑的越全面对裂缝发育程度的判断越有利，很多情况只能是利用现在有的信息进行一定程度的类推。
有朋友问及蚂蚁体沿层切片的提取。
其实所有属性的沿层切片都可以按照此步骤提取，步骤如下（现在流行的版本操作没有差别）：
选择确定性算法，然后放入Fault patches即可。