Моделирование пористости по кубу акустического импеданса

Июль 28, 2022

Главная
Математика
Моделирование пористости по кубу акустического импеданса

Содержание

2. Case Study Предварительный анализ Проблема : Низкая плотность данных по основному атрибуту. Решение: Проверить, коррелирует ли
3. Case Study Проверка зависимости между импедансом и свойством Основное допущение: Существует ли зависимость между акустическим импедансом
4. Case Study Кросс-плот: Кривая импеданса – Каротаж пористости Замечание: Импеданс менее чувствителен к низким значениям пористости
5. Case Study Кросс-плот: Кривая импеданса – VCL каротаж Замечание: Нет зависимости между импедансом и глинистостью. В
6. Case Study Ограничение, накладываемое разрешением сейсмики Разрешение куба AI: в диапазоне 15-30 м. Разрешение каротажа AI:
7. Мощность слоев модели должна зависеть от вертикального ранга вариограммы каротажных данных. Однако мощность слоев может влиять
8. Case Study Влияние мощности слоев на зависимость Перемасштабированный каротаж AI – сейсмический куб AI Уменьшение мощности
9. Case Study Влияние мощности слоев на зависимость Перемасштабированный каротаж пористости – сейсмический куб AI Уменьшение мощности
10. Сейсмический акустический импеданс нельзя использовать для моделирования пористости в нижней части резервуара. Case Study Зависимость между
11. Рассчитайте карту вариограммы по сейсмическому акустическому импедансу для изучения анизотропии Рассчитайте экспериментальную вариограмму вдоль главного и
12. Модель пористости без вторичных данных Модель пористости с сейсмическим акустическим импедансом в качестве вторичных данных Красный:
13. Акустический импеданс Пересчитанная сейсмика Пористость Без вторичного атрибута Пористость Collocated Co-kriging с AI (CC: -0.54) Case
15. Скачать презентацию

Слайд 2

Case Study Предварительный анализ
Проблема :
Низкая плотность данных по основному атрибуту.
Решение:
Проверить, коррелирует ли

куб акустического импеданса с основным атрибутом.
Получить параметры модельной вариограммы из вторичного атрибута.
Использовать вторичный атрибут для совместного моделирования.

Слайд 3

Case Study Проверка зависимости между импедансом и свойством
Основное допущение:
Существует ли зависимость

между акустическим импедансом и свойством резервуара? Это необходимо проверить:

Для каждой скважины рассчитать кривую импеданса на основе акустического и плотностного каротажей
Создать кросс-плот для кривой импеданса и каротажа свойства резервуара
если отсутствует каротаж плотности, для кросс-плота используйте акустический каротаж вместо кривой импеданса
если зависимости нет, то куб акустического импеданса не может быть использован в качестве вторичного атрибута для моделирования свойства

Слайд 4

Case Study Кросс-плот: Кривая импеданса – Каротаж пористости
Замечание:
Импеданс менее чувствителен к

низким значениям пористости

На кросс-плоте прослеживается отрицательная корреляция, слабеющая при низких значениях пористости. Импеданс может быть использован только для моделирования зон с достаточно высокой пористостью.

Сильная корреляция

Слабая корреляция

Слайд 5

Case Study Кросс-плот: Кривая импеданса – VCL каротаж
Замечание:
Нет зависимости между импедансом

и глинистостью.

В целом, низкая корреляция , указывает на то, что акустический импеданс, скорее всего, не стоит применять для моделирования глинистости.

Слабая корреляция

Слайд 6

Case Study Ограничение, накладываемое разрешением сейсмики
Разрешение куба AI:
в диапазоне 15-30 м.
Разрешение каротажа

AI:
1 м и меньше

Пропластки с низкими значениями акустического импеданса (красный) толщиной1-3 м

Слайд 7

Мощность слоев модели должна зависеть от вертикального ранга вариограммы каротажных данных.
Однако

мощность слоев может влиять на зависимость между перестроенным акустическим импедансом и перемасштабированными каротажными данными (появление ‘шума’ с убыванием мощности слоев).
Это необходимо проверить!

Case Study Пересчет куба акустического импеданса в 3D грид

Слайд 8

Case Study Влияние мощности слоев на зависимость
Перемасштабированный каротаж AI – сейсмический

куб AI

Уменьшение мощности слоя ослабляет корреляцию

Слайд 9

Case Study Влияние мощности слоев на зависимость
Перемасштабированный каротаж пористости – сейсмический куб

Уменьшение мощности слоя ослабляет корреляцию

Слайд 10

Сейсмический акустический импеданс нельзя использовать для моделирования пористости в нижней части

резервуара.

Case Study Зависимость между сейсмическим AI и пористостью в зонах

Слабая зависимость

Корреляция – Ok

Слайд 11

Рассчитайте карту вариограммы по сейсмическому акустическому импедансу для изучения анизотропии
Рассчитайте экспериментальную

вариограмму вдоль главного и второстепенного направлений
Обеспечте соответствие модели вариограммы экспериментальным данным
Используйте эти параметры вариограммы для моделирования пористости
Обоснование:
Каротажные данные обычно распределены редко
Плотно распределенный коррелирующий атрибут может обеспечить лучшую количественную оценку пространственной корреляции

Case Study Горизонтальные вариограммы из сейсмического AI

Сейсмический AI показывает анизотропию

Слайд 12

Модель пористости без вторичных данных
Модель пористости с сейсмическим акустическим импедансом в

качестве вторичных данных

Красный: AI – смоделированная пористость
Черный: AI – перемасштабированная пористость

Case Study Кросс-плот: сейсмический AI – смоделированная пористость

Слайд 13

Акустический импеданс
Пересчитанная сейсмика
Пористость
Без вторичного атрибута
Пористость
Collocated Co-kriging с AI (CC: -0.54)
Case

Study Моделирование пористости – Сейсмическим акустический импеданс в качестве вторичных данных

Моделирование пористости по кубу акустического импеданса

Содержание

Case Study Предварительный анализПроблема :Низкая плотность данных по основному атрибуту.Решение:Проверить, коррелирует ли

Case Study Проверка зависимости между импедансом и свойствомОсновное допущение: Существует ли зависимость

Case Study Кросс-плот: Кривая импеданса – Каротаж пористостиЗамечание:Импеданс менее чувствителен к

Case Study Кросс-плот: Кривая импеданса – VCL каротажЗамечание:Нет зависимости между импедансом

Case Study Ограничение, накладываемое разрешением сейсмикиРазрешение куба AI:в диапазоне 15-30 м.Разрешение каротажа

Мощность слоев модели должна зависеть от вертикального ранга вариограммы каротажных данных.Однако

Case Study Влияние мощности слоев на зависимость Перемасштабированный каротаж AI – сейсмический

Case Study Влияние мощности слоев на зависимостьПеремасштабированный каротаж пористости – сейсмический куб