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RMS心到手到建模绝技之——属性建模
作者:胡勇
各位身经百战的同行,经历过无数次的PPT汇报(讨论)后,很多人会发现有这样一个现象,总会有那么几个领导,从不用记录,在汇报人讲完后, 他会说: 我提三点意见(或是五点,或是八点) 1、*** 2、*** 3、*** 且提出的问题总是直中要害,让你冷汗直流。
你的反应是什么?多数人是一听到“我提三点意见……”这句话,就开始冒汗了。 为什么他只是随口一说,就能说出三、五、八条,你却手忙脚乱的拿笔记都记不住。 重要的事说三遍。 为什么? 为什么? 为什么? 领导为什么能做到?
在平时,这些领导更多的和你谈的是什么?不是细枝末节,是大道理;一到实际工作上,往往又能观察到你根本察觉不到的细微之处。怎么能如此收放自如?
这不禁让人发问:聪明人都在想什么?
科学研究告诉我们,事物都会遵从某种根本规律。了解规律,看清事物的根本,就拥有了火眼金睛。那么,作为搞地质的,如何去把握本质,做到万变不离其宗呢?
送你20个字,任何地质项目都逃不出这个框架,若把握住了,也许让别人冒汗的人就是你了。 “平面形态,剖面结构,内部规律,时空演化,落实目标” 1、平面形态:你的沉积相图或者相模型是否合理? 2、剖面结构:砂体进积、退积、薄厚,河道的变迁是否体现出来? 3、内部规律:砂体韵律,垂向上是上粗下细、还是上细下粗?平面上又如何? 4、时空演化:砂层组到砂层组沉积环境如何变化? 5、落实目标:总结前面16字规律,告诉别人目标在哪? 地质建模做了很多年,第一点大多数人都能搞定,有各种算法可以选择,实在不行直接用沉积相图采样是最省事的做法。
大多数项目从第二步做的就可能不合理,后面的呢,就不用说了,这一步步下来,并不是说最后的结果一定是错的,只是这一点点的不确定性累积下来,建议目标的成功几率会大打折扣。
第一、 第四和第五大家都不是问题,第二也有了解决的方法,现在讨论第二项内容。 砂体内部规律,主要是物性的变化,有垂向的有平面的。
孔隙度模型,伪高手又要说话了,我用序贯高斯方法,调直方图,调变差函数……。直方图都不用调,所以大多数人精力还是都放在变差函数上了,还是那句话,你绝对调不出来一朵花,因为最重要的地质规律你给漏掉了。 还是直接上图吧,河道的物性一般是从下到上变差的,看下图
再比如,三角洲,一般近物源物性好,越远物性越差,看图
再比如,湖相沉积,由湖岸到中心,物性是变差的,看下图
再比如,直接上图
怎么样,是不是心到手到,心里有什么就大胆去表现出来吧。
以上是孔隙度建模,渗透率类似(也可用岩心回归的公式来做),这里不多说了,接下来说说饱和度建模。
饱和度模型也可以采用序贯高斯模拟方法来做,又是直方图、变差函数……,伪高手的关注点总是在变差函数上。最重要的还是地质规律,你若按伪高手指导的去做,模型到数模工程师那里,100%通不过,为什么?他会告诉你,模型不平衡。 不平衡? 什么意思? 就是模型压力不平衡! 再简单点就是油水关系不正确! 油藏中含油饱和度有个特点,在油源充足的情况下,油的分布,是由水的浮力克服油的重力以及毛细管压力来决定的,简单的说,越高的地方,油会越多,越低的地方水越多,如下图。
因此为了体现这种油水分布的大的规律,就必须利用上面说到的原理来建立,就要考虑水的浮力,油的重力,毛细管力,前两个好说,关键是毛细管压力。 好,现在就到了讨论很多的J函数来求饱和度的方法了。 何为J函数,这里也不多介绍了,书上都有,下面直接上公式 上面Pc就是毛管压力,总之通过上面的公式处理再处理,最后得到了含水饱和度的求取关系式。 想当初,对这个公式的推导、计算、拟合、再在软件里写公式计算,痛并快乐的回忆。 现在,有了RMS,不用象我这样了,软件提供了现成的SW计算模块,只需要简单填几个参数即可,方便快捷。
这样就能建立符合地质规律的饱和度模型了。 又是吹的天花乱坠的,你这个饱和度准不准阿?准不准和井上对一对便知,老规矩,上图。 看完上面的图,你有话说了,好像厚层吻合的还挺好,薄层差那么一点点,原因何在? 再回到前面的公式,最后我们得到的只有一个公式对不对?假设有4条毛管压力曲线,式1的pc中相当于这4条的平均,而实际油藏毛管压力是随着岩石物性的变化也在一直变化的,所以现在用一个公式计算,忽略了这种变化的特性。 那怎么办? 好办! 对毛管压力曲线进行分类,细化。 左图是将四个毛管压力曲线合在一起求了个公式,右图是分开用了四个公式。 这四个曲线的分布也是有规律的,从上倒下物性是变好的,手头有数据的同学可以投点试试。
下面用四个公式再计算看看结果,上图,perfect!
结束!
至此,建模的主体,构造→相→属性建模的绝技介绍完毕,若想练成神功,必先拥有神刀—RMS,接下来就请挥刀自练。 神刀在此……
RMS试用、培训与购买:马光春(15801358635,010-58236996-8032)。 绝技系列请往下看。
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