储层预测中的岩性概率问题

baigkqy

     做储层反演预测中，遇到一个问题：反演出三种岩性的概率体，某个区域为砂岩的概率为80%，钙质岩的概率为20%，进行极大似然估计优选相信为砂岩，结果实钻为钙质岩，这个问题引起反思

1、岩性概率体中多少概率才可信
2、利用极大似然估计岩性体约束进行建模是否合理

Joseph

也许我说的会比较极端了，但是并非针对你这个个案来说：

1、即便是预测发育概率100%的地方也未必就全是有效储层区域，当然就更不用说80%概率的地方会不会存在这种抽签儿恰好抽在20%的“霉运”上的可能了。——即便是预测概率体完全可信，你仍然会可能在这种区域每打5口井中有1口井失利。

2、从现实的意义来说，并非需要预测能让我们足够幸运，而是概率本身如果真的可信就能让我们决策钻井位置的时候乘以这项参数作为一个“风险评估系数”。换言之，如果这个概率信息可信，在没有叠合其它风险（诸如运营风险、政策风险等技术外参数，还有工程施工的风险——录井质量、测井质量、岩芯取心等等问题的技术性参数）的情况下我们的决策人员要意识到他们只有80%的可能性钻遇自己的目标层，这个决定如果下了就意味着决策者愿意多付出20%的成本在这个地带——党他们确定的井数满足基本统计需求的时候。

Joseph

统计学观点就是不能通过个案来进行验证。

举一个通俗的例子：
石油大学某某系的花名册给我，一看，男女比例1：7（这是很多男生梦想的，嘻嘻）。那么某日这个系公开课放学，如果我去拉一个陌生人说下一个出教室的是女生，那么我就是赌徒状态。赌徒状态就是要为自己的赌注负责----换个说法，就是能够承担可预见风险。
我以前给人讲petrel讲到算法总是爱说一个比方：如果你是技术思路者，你就是统计学者心态，这个事情的验证永远需要一段时间和样本的积累才能说模型的有效与否；而决策者却永远像一个赌徒，他要决定为自己的决定来买单。


当然，决策者懂得统计学这个特点很重要，否则他对于统计成果的信任永远只能在yes or no上徘徊，而其实我们的成果只能是介于正确和错误之间的某个程度上的存在。773377曾经给我引用统计学大师的话仍然需要在这里重复一次：

Essentially, all models are wrong,but some are useful.

这是高度理解统计学以后的总结，越对比自己以前做过的思考越能看到他的高度。

baigkqy

谢谢Joseph版主解释，受教了