多点地质统计学中训练图像优选方法及其在地质建模中的应用
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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
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。
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。
多点地质统计学在三角洲相储层建模中的应用
多点地质统计学在三角洲相储层建模中的应用李康;李少华;王浩宇;王勇标;李君;易雪斐【期刊名称】《重庆科技学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(016)005【摘要】基于两点统计的序贯指示模拟方法是一种常用的相建模方法,在少井的情况下刻画变量空间相关性的变差函数较难求取.多点地质统计学建模方法通过扫描训练图像获取变量的空间相关性,能够充分利用地质学家的经验,为少井条件下相建模提供了一种有效手段.介绍多点地质统计学的基本理论及常用的单一平衡方程模拟(SNESIM)算法,利用Snesim算法在南海北部湾盆地X井区进行实例研究,并与序贯指示模拟结果进行对比.结果表明,在三角洲储层沉积相建模中,该方法在刻画砂体形态上比传统的建模方法更具优越性.【总页数】4页(P53-55,63)【作者】李康;李少华;王浩宇;王勇标;李君;易雪斐【作者单位】长江大学地球科学学院,武汉430000;长江大学地球科学学院,武汉430000;长江大学地球科学学院,武汉430000;中海石油(中国)有限公司湛江分公司,广东湛江524057;长江大学地球科学学院,武汉430000;长江大学地球科学学院,武汉430000【正文语种】中文【中图分类】P618.13【相关文献】1.多点地质统计学在储层建模中的应用 [J], 张玉晓;杨宏伟;崔向英2.多点地质统计学在滨海相储层建模中的应用 [J], 周金应;桂碧雯;林闻3.多点地质统计学在致密砂岩气藏储层建模中的应用——以s48-17-64区块为例[J], 付斌;石林辉;江磊;杜鹏;陈帅;白自龙4.多点地质统计学在储层建模中的应用分析 [J], 靳亚雄;谢青5.多点地质统计学在储层建模中的应用 [J], 王家华;马晓鸽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多点地质统计学在储层建模中的应用
多点地质统计学在储层建模中的应用谢爽1，董伟1张贤毅1张兴旺2，毛鑫11 成都理工大学能源学院,成都,6100592 塔里木油田分公司，新疆库尔勒，841000摘要: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。
关键字：多点地质统计学；储层建模；传统地质统计学；Application of Multiple-Point Geostatistics in Stochastic Modeling Abstract: Multiple-point geostatistics is a promising discipline in reservoir stochastic modeling. This approach combines the advantages of two methods: pixel-based two-point simulation and object-based simulation, which is able to make a more exact reservoir modeling for the reservoir with complex variability, especially the fluvial reservoir. With the analysis of the traditional modeling methods, the paper presents the principle of multiple-point geostatistics and SNESIM algorithms, and simulates the sand distribution of a braided distributary channel reservoir in one development block.The result indicates that this approach is better than the traditional methods for the fluvial reservoir modeling. Finally, the paper discusses some main problems, including the training images, object continuity, data template, and integration of seismic information.Key words: multiple-point geostatistics; stochastic modeling;新近兴起的多点地质统计学为地质学家和储层建模人员提供了一种有力工具,它强调使用训练图像把先验模型明确而定量地引入到储层建模当中。
多点地质统计学在储层建模中的应用
在 实 际 建 模 中 ，通 过搜 索待 估 点 与周 围条 件 数 据 点 构成 的
数据事件Ｄ，然后在训练图像 中获得此数据事件出现的概率 ，利
用蒙 特卡 罗抽样 ，就 可 以 完成待 估点 的 随机 模拟 了 。
Ｄ
呈指 状 分布 ，并 且 连 片 ，远 砂 坝前 端 发育席 状砂 微 相 （ 图１ ）。
｛ ｔ 璺 ｊ ・ 箕 … ｏ 窀
＝
（ １ １ 、一
【 ２）
图１ Ｅ ｓ １ ０ 小层 沉积 微相 图
估 计 中心 点 Ａ 。 取值 可 以 为 ：
的优 点 ，既 能忠 实 于 条件 数据 又 具有 很 强形 态重 构 能 力 ，能够 很
好的再现复杂的空间结构和几何形状的地质体 ，在沉积相模拟方
面具 备广 阔的应用前景 。本文首 先回顾 了多点地质统计学储
层 建 模 算 法 原理 ，然 后 以 永３ 断块 沙 二 下 亚 段 ｌ ｏ 砂 组 为 例 ，研 究 各小 层 的沉 积微 相 平 面及 垂 向特 征 ，另外结 合 各微 相概 率 体 为约
２ 实 例应 用
２ ． １ 训练 图像 的 建 立
训 练 图像 的建 立 是 多 点 地 质统 计 学 方 法 应 用 的 基础 ，首 先 研 究永 ３ 断块１ ０ 砂组 的 沉 积微 相 平 面特 征 及 沉 积微 相 间的 接触 关 系 ，然 后再 利 用该 区块 井 资料统 计 各沉 积微 相 的垂 向概 率 ，二 者 相结 合 ，最 终建 立该 区块 的平 稳训练 图像 。
法 ，是一 种 最 为常 用 ，也 是 目前 最 为成熟 的算 法 ，其 目的 是 为了
训练图像对多点地质统计反演效果的影响
Advances in Geosciences地球科学前沿, 2018, 8(1), 42-47Published Online February 2018 in Hans. /journal/aghttps:///10.12677/ag.2018.81005The Influence of Training Imageson the Effect of MultipointGeostatistical InversionXuesi Zhao1,2, Yanshu Yin2*, Lixin Wang21State Key Laboratory of Shale Oil and Gas Enrichment Mechanisms and Effective Development, Beijing2School of Geosciences, Yangtze University, Caidian HubeiReceived: Feb. 2nd, 2018; accepted: Feb. 16th, 2018; published: Feb. 26th, 2018AbstractThe stochastic modeling is developed from two point geostatistics to multi-point geostatistics, anda seismic inversion method based on multi-point geostatistics is proposed. Since the training im-age is the key of multi-point geostatistical modeling, it directly determines the quality of the mod-eling results. An evaluation of training image in inversion is necessary. Three different training image is designed to reveal the influence on inversion result, that is, a training image same to the real reservoir, a training image reflecting the structure of the real reservoir, and a rotation of 90 degree which is different to the real reservoir. The results show that the training image has a great influence on the convergence speed of the multi-point geostatistical inversion, and the more ac-curate the training image is, the faster convergence speed of the multi-point geostatistical inver-sion is. The place of the lithofacies has little influence unless they have different structure.KeywordsMultipoint Geostatistics, Training Image, Seismic Inversion, Influence训练图像对多点地质统计反演效果的影响赵学思1,2，尹艳树2*，王立鑫21页岩油气富集机理与有效开发国家重点实验室，北京2长江大学地球科学学院，湖北蔡甸收稿日期：2018年2月2日；录用日期：2018年2月16日；发布日期：2018年2月26日*通讯作者。
多点地质统计学DS-MPS算法在储层沉积相建模中的应用
多点地质统计学DS-MPS算法在储层沉积相建模中的应用耿丽慧;侯加根;李宇鹏;李兆刚;曲鹏【期刊名称】《大庆石油地质与开发》【年(卷),期】2015(034)001【摘要】传统的多点地质统计学沉积相建模存在计算量大、模拟目标体连续性差等缺点,而基于直接取样的多点地质统计学(DS-MPS)算法在模拟过程中直接使用数据事件之间的相似性进行判断,当从训练图像中搜到与待估点周围的条件数据事件相似时,则直接将训练图像中相应位置的相类型赋于待估点.这一过程不用预先构建搜索树,节约了计算机内存.在详细剖析模拟原理的基础上,以几类不同特征的沉积相建模为例,将DS-MPS算法与传统的Snesim模拟算法比较.结果表明DS-MPS算法在目标体的连续性方面有较大的改进,在相类型多于2类时有较大的优势.【总页数】6页(P24-29)【作者】耿丽慧;侯加根;李宇鹏;李兆刚;曲鹏【作者单位】中国石油大学地球科学学院,北京102249;中国石油大学地球科学学院,北京102249;中国石油大学地球科学学院,北京102249;中国石油川庆钻探工程公司,四川成都610051;中国石油测井有限公司,陕西西安710077【正文语种】中文【中图分类】TE122.2【相关文献】1.多点地质统计学在储层相建模中的应用 [J], 刘超;谢传礼;Yannick Tepinhi;汪磊2.多点地质统计学在致密砂岩气藏储层建模中的应用——以s48-17-64区块为例[J], 付斌;石林辉;江磊;杜鹏;陈帅;白自龙3.多点地质统计学在储层建模中的应用分析 [J], 靳亚雄;谢青4.储层沉积相多点地质统计学建模方法研究 [J], 王家华;陈涛5.多点地质统计学在三角洲相储层建模中的应用 [J], 李康;李少华;王浩宇;王勇标;李君;易雪斐因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多点地质统计学在秘鲁D油田地质建模中的应用
收稿日期:2008-01-11基金项目:中国石油天然气勘探开发公司项目(HW ZX0502)作者简介:张伟(1980-),男(汉族),山东五莲人,博士研究生,从事油藏描述及储层建模研究。
文章编号:1673-5005(2008)04-0024-05多点地质统计学在秘鲁D 油田地质建模中的应用张 伟,林承焰,董春梅(中国石油大学地球资源与信息学院,山东东营257061)摘要:应用多点地质统计学和相控建模相结合的方法,以秘鲁D 油田V 层为例进行了地质条件约束下的地质建模研究。
首先根据地质概念模型建立训练图像,然后应用多点地质统计学Snes i m 算法模拟沉积微相,最后在沉积微相控制下进行储层参数模拟。
研究结果表明:多点地质统计学方法不仅忠实于井点数据,而且可以在使用的训练图像中加入地质概念,从而对随机模型进行地质约束;V 层沉积微相随机模拟较好地再现了沉积微相的空间结构,其孔隙度模拟实现与相应沉积微相模型吻合较好,且沉积微相对储层参数的空间分布具有较大影响;多点地质统计学方法和相控建模的建模原则有助于从地质的角度对模型进行约束,促进概念模型向定量模型的转化,从而建立合理的反映地下实际情况的三维模型。
关键词:多点地质统计学;相控建模;地质建模;秘鲁;D 油田中图分类号:TE 319 文献标识码:AApp licati on of multi ple -poi nt geostatistics i n geologi calmodeli ng of D O ilfiel d i n PeruZ HANG W e,i L I N Cheng -yan ,DONG Chun -m ei(Facult y of G eo -Resource and Infor m ation in Chi na Universit y of P etro leu m,D ongy ing 257061,Shandong P rov i nce ,Ch i na)Abstrac t :T aking t he V l ayer of D O ilfi e l d i n Pe ru as an example ,geolog ical mode li ng restricted by geolog i cal conditi ons was researched usi ng the me t hod comb i ned mu lti ple -po i nt geo statistics and facies contro lled m odeli ng .F irst ,tra i ning i m age was bu ilt accord i ng to the geo l og i ca l conceptm ode,l and the Snesi m algorith m o fmu lti ple -po i nt geostatisticsw as applied to si m u l a te sed i m entary m i crofac i es .F i nall y ,a rese rvo i r para m eters si m ulation w as perfor m ed under the contro l of sedi m entary m i crofacies .T he results s how that ,on the basis o f t he rea lwe ll data and tra i n i ng i m agesw it h geo l og ica l conception ,m ulti p l e -po i nt geostatis -ti cs succeeded i n restr i cti ng stochasti c m odel g eo l og ica lly ,w hich presents a better spati a l structure of sedi m entary m icro facies i n the stochastic m odeli ng of sedi m entary m i crofac i es of V l ayer .T he comb i na ti on of mu lti ple -po i nt geostati stics and fac ies con -troll ed m odeli ng i s he l pf u l to restrict t he m ode l from the geological po i nt o f vie w,promo te the transfor m from conceptm odel t o the quantitative model and build a reasonable 3D m ode l re flecti ng the true subsurface situati on .K ey word s :mu lti ple -po int geo sta ti sti cs ;facies controlled m odeli ng;geo l og ica lm ode li ng ;P eru ;D O ilfi e l d自从多点地质统计学(m ultiple -pu i n t geostatis -tics)应用于随机建模以来,国外学者作了大量的研究工作,取得了丰富的研究成果[1-6]。
多点地质统计学_理论_应用与展望 (1)
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
( 如序贯高斯模拟 ) 、 截断高斯模拟、指示模拟( 如序 贯指示模拟) 等。上述方法的共同特点是空间赋值 单元为象元( 即网格) , 故在储层建模领域将其归属 为基于象 元的方法。这些方 法均以变差函数 为工 具, 亦可将其归属为基于变差函数的方法。 变差函数是传统地质统计学中研究地质变量空 间相关性的重要工具。然而 , 变差函数只能把握空 间上两点之间的相关性 , 亦即在二阶平稳或本征假 设的前提下空间上任意两点之间的相关性 , 因而难 于表征复杂的空间结构和再现复杂目标的几何形态 ( 如弯曲河道 ) 。弯曲河道的 3 种不同的空间 结构 ( 图 1a, b, c) 在横向上 ( 东西 方向, 图 1d) 和纵 向上 ( 南北方向, 图 1e) 的变差函数十分相似, 这说明应用 变差函数不能区分这 3 种不同的空间结构及几何形 态, 因此, 基于变差函数的传统地质统计学插值和 模拟方法难于精确表征具有复杂空间结构和几何形 态的地质体。
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
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中图分类号：TE122.2
文献标识码：A
A training image optimization method in multiple-point geostatistics and its application in geological modeling
WANG Lixin1, YIN Yanshu1, FENG Wenjie1, DUAN Taizhong2, ZHAO Lei2, ZHANG Wenbiao2
其基本思路是提取条件数据中蕴含的数据事件统计所提取的数据事件在训练图像中的重复次数并计算其重复概率得到数据事件的无匹配率及其重复概率方差两个的地质体空间结构的匹配性
2019 年 8 月
石油勘探与开发 PETROLEUM EXPLORATION AND DEVELOPMENT
基金项目：国家自然科学基金项目“三角洲前缘储层多点地质统计建模方法研究”（41572081）； 国家科技重大专项（2016ZX05015001-001，2016ZX05033-003-002）
摘要：在前人提出的高阶兼容性优选方法的基础上，提出一种基于数据事件重复概率的训练图像优选方法。其基本 思路是提取条件数据中蕴含的数据事件，统计所提取的数据事件在训练图像中的重复次数并计算其重复概率，得到 数据事件的无匹配率及其重复概率方差两个统计指标，用于表征训练图像中沉积模式的多样性与平稳性，评价其与 建模区井数据蕴含的地质体空间结构的匹配性。无匹配率反映训练图像内地质模式的完备性，为首选指标；重复概 率方差反映训练图像内地质模式的平稳性，为辅助指标，综合以上两种指标实现了对训练图像的优选。多组理论模 型测试表明，重复概率方差小、无匹配率低的训练图像为最优训练图像。运用该方法对安哥拉 Plutonio 油田浊积水 道训练图像进行优选，结果表明所建立的地质模型与地震属性吻合度高，能够更好地刻画水道的形态特征及砂体的 分布模式。图 9 参 24 关键词：训练图像；数据事件；重复概率；多点地质统计；安哥拉；Plutonio 油田；浊积水道
(1. School of Geosciences, Yangtze University, Wuhan 430100, China; 2. Sinopec Exploration & Production Research Institute, Beijing 100083, China)
Abstract: Based on the analysis of the high-order compatibility optimization method proposed by predecessors, a new training image optimization method based on data event repetition probability is proposed. The basic idea is to extract the data event contained in the condition data and calculate the number of repetitions of the extracted data events and their repetition probability in the training image to obtain two statistical indicators, unmatched ratio and repeated probability variance of data events. The two statistical indicators are used to characterize the diversity and stability of the sedimentary model in the training image and evaluate the matching of the geological volume spatial structure contained in data of the well block to be modeled. The unmatched ratio reflects the completeness of geological model in training image, which is the first choice index. The repeated probability variance reflects the stationarity index of geological model of each training image, and is an auxiliary index. Then, we can integrate the above two indexes to achieve the optimization of training image. Multiple sets of theoretical model tests show that the training image with small variance and low no-matching ratio is the optimal training image. The method is used to optimize the training image of turbidite channel in Plutonio oilfield in Angola. The geological model established by this method is in good agreement with the seismic attributes and can better reproduce the morphological characteristics of the channels and distribution pattern of sands. Key words: training image; data event; repetition probability; multiple-point geostatistics; Angola; Plutonio oilfield; turbidite channel
Vol.46 No.4 703
文章编号：1000-0747(2019)04-0703-07 DOI: 10.11698/PED.2019.04.08
多点地质统计学中训练图像优选方法 及其在地质建模中的应用
王立鑫 1，尹艳树 1，冯文杰 1，段太忠 2，赵磊 2，张文彪 2
（1. 长江大学地球科学学院，武汉 430100；2. 中国石化石油勘探开发研究院，北京 100083）