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[应用技巧] RMS11版本入门系列之7:“分散化”方法

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发表于 2019-3-2 18:04:34 | 显示全部楼层 |阅读模式

品质源于技术 服务源于态度
这是阿什卡微信公众号的第616篇原创文章
首发于2019年3月1日
杨炳森 译

井常常不是均匀地分布在整个区域或感兴趣区域内,而是集中分布在局部区域。

井数据代表的是油藏数据的一个子样本。利用这样的井数据进行建模时,在井集中的区域被过度描述了,井稀疏的区域的权重就太轻了,此时井上的数据就是具有一定的偏向性的。

“分散化”是一种统计分析中计算数据点权重的方法,它把某点的权重值定义为该点到其它点距离的函数。

在Roxar公司的RMS软件中,“分散化”算法可以生成一个权重曲线,这个曲线可以用于数据分析、井数据统计、网格化后的井数据的统计,也可以用于井数据网格化或属性建模变换后出图。

本贴士包含“分散化”方法和一个多层油藏“分散化”赋权重的例子。

第一步:生成网格“分散化”权重曲线

“分散化”工作在blocked well task面板中进行。在这个多层网格例子中,孔隙度测井曲线被用作输入曲线生成一个多层油藏的权重曲线,输出的权重曲线名字叫做“poro_per_zone_weight”。

01.JPG
△“分散化”工作面板(左)和对应的高级设置选项(右)

在高级选项设置中,你必须根据你的偏向于高值或低值的期望选择“High values area”或“Low values area”。使用缺省时,网格的参数可以被自动计算出来,但是也通过选择编辑网格细节进行设置。这些图可以显示出在指定区域这些值是否被过度取样以及从分“分散化”算法中的受益情况。

  提示:在图中显示全局最小值显示在高值区过度采样,全局最大值显示低值区过度采样的情况。

第二步:查看权重柱状图

柱状图一个简易的显示“分散化”效果的方法;为你想模拟的属性创建一个柱状图,复制这个系列。然后在“Source Data andFilter”对话框中“Advanced tab”选项卡中,权重曲线可以用于第二个序列。

02.jpg

在Source Data andFilter Histogram 面板中输入权重数据

如:Poro_per_zone_weight

03.JPG

比较原始孔隙度曲线和加权后孔隙度曲线(右侧),及加权前后相数据的变化。

此外,权重曲线可以用于产生垂向比例曲线。

提示:分散的相曲线可以在使用Volumetrics jobs时,用于分相计算体积。

第三步:在属性建模中使用分散化方法

在进行属性建模时,也可以使用“分散化”的权重曲线。如果你想应用于小层属性建模,你就需要预先完成小层“分散化”操作。一旦这个操作完成,变换序列也会随着离散化权重曲线变化,估计数值也会随着离散残差柱状图的改变而改变。

提示:在the Data Analysis Transformation dialog box具有相同的功能

04.JPG

在General tab: 指定 BW, 选择孔隙度参数作为模拟参数, 勾选separate zone model

在Distribution tab: 在 the Declustering 选项中, 确保为每个小层选择“Poro_per_zone_weight”

权重的效果在变换序列中显示出来,估算数值会变化,分布残差柱状图也会改变。

第四步:查看模拟结果

总的来说,“分散化”操作适用于井分布较为集中、井数据只能代表油藏小块区域的属性情况。在生成的图中,集中的井得到较低的权重,稀疏的井得到更高的权重。

05.JPG
△ 小层C在无权重(右)和有权重影响的孔隙度分布图

06.JPG
△ 小层B在无权重(右)和有权重影响的孔隙度分布图

-END-

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