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本帖最后由 刘萝卜锅 于 2019-3-11 13:40 编辑
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”。
△“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。
在Source Data andFilter Histogram 面板中输入权重数据
如：Poro_per_zone_weight
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。
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发表于 2019-3-11 13:37:41
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