CN101563697B - 地质模型层间合并的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本发明的实施例提供了一种用于地质模型的层间合并的方法和设备。所述方法可以包括对三维地质模型内的单元计算一个或多个垂直单元属性平均值、利用所述垂直单元属性平均值来产生至少一个垂直平均值趋势和、利用至少一个所述垂直平均值趋势和来合并单元以定义多个单元小区、对至少一个所述单元小区计算至少一个水平单元属性方差、以及利用一个或多个所述水平单元属性方差来形成多个单元块。

Description

地质模型层间合并的方法和设备
技术领域
本发明的实施例涉及到地质模型层间合并的方法和设备。具体说，本发明的各种实施例涉及到利用分区和非均匀层间合并(uplayering)来精确地减小地质模型的复杂度的方法和设备。
背景技术
地质模型(诸如石油储藏区地质模型)通常由计算机系统用来进行仿真。例如，计算机系统可以使用石油储藏区地质模型来对某个储藏区内的碳氢化合物的流以及位置进行仿真。地质模型通常由数百万(在一些情形中为数十亿)地质单元构成，其中每个地质单元对应着一个位置和一个物理地质特征。由于在模型所包含的单元的数目与该模型所能提供的仿真精度之间有一般的关联，所以通常希望利用尽可能多的单元来形成地质模型。遗憾的是，可用的计算能力和时间约束限制了地质模型实际可以使用的单元的数目。例如，可以形成具有十亿单元的地质模型来精确地反映石油储藏区，但在合理的时间内对十亿单元的模型进行仿真所需要的计算能力要求使用巨大的并行计算系统，而这种系统昂贵得难以提供。
为了降低地质模型的复杂性，从而降低仿真所需要的计算能力，开发出了各种粗化方法(upscaling method)。常规的粗化方法通常将单元层均匀地合并成用于仿真的粗化模型。遗憾的是，这种粗糙而均匀的合并导致了模型异质性(model heterogeneity)的损失和计算机仿真精度的降低。
发明内容
本发明的实施例解决了上述问题，并在地质模型层间合并领域中提供了明显的进步。具体说，本发明的各种实施例涉及到利用分区和非均匀层间合并来便于进行计算机仿真的方法和设备。
具体说，本发明的实施例提供一种用于粗化三维模型的方法，其中所述模型包括处于多个区域之内的多个单元。所述方法一般包括：计算一个或多个垂直单元属性平均值；利用所述垂直单元属性平均值产生至少一个垂直平均值趋势和；利用至少一个所述垂直平均值趋势和来合并单元以定义多个单元小区；对至少一个所述单元小区计算至少一个水平单元属性方差；以及利用一个或多个所述水平单元属性方差形成多个单元块。
这些实施例可以用来对细化的地质模型进行非均匀层间合并，以产生层间合并了的模型，这种模型减少了计算和仿真所需要的单元数目，同时整体上保留了原始的细化的地质模型的根本特性。从下面的优选实施例的详细描述以及附图中可以清楚地看到本发明的其它方面和优点。
附图说明
下面将参考附图详细描述本发明的优选实施例，在附图中：
图1是本发明的各种实施例所要使用的设备的示意图；
图2是示范性地质模型的方框图，显示了垂直单元属性平均值的计算例子；
图3是示范性地质模型层的方框图，显示了垂直平均值趋势和的计算例子；
图4(a)到(i)是方框图，显示了小区合并和小区标识符的例子；
图5是一个方框图，显示了利用各种层间合并方法所形成的示范性层间合并了的地质模型；以及
图6是一个流程图，显示了可以由本发明的各种实施例来执行的一些步骤。
所述附图并不将本发明限制到这里所公布和描述的具体实施例上。所述附图不一定是按比例绘制的，相反，强调了清楚地显示本发明的各种实施例的原理。
具体实施方式
下面参考附图来详细描述本发明，其中，附图显示了实现本发明的具体实施例。这些实施例用来足够详细地描述本发明的各个方面，以便使本领域中的技术人员能够实施本发明。可以使用其它实施例并可以做出改变而不偏离本发明的范围。所以，下面的详细说明不是用来进行限制的。本发明的范围只由附属权利要求书连同该权利要求书的所有等价说法来界定。
与本发明内容相一致的方法特别适合于由计算部件(诸如图1所示的计算机10)来实施。计算机10可以是计算机网络的一部分，其中，该计算机网络包括一个或多个客户计算机和一个或多个服务器计算机，它们通过内部网或互联网等通信系统互联起来。然而，应该明白，本发明的原理不依赖于具体的实现，并且，这里所描述的一个或多个步骤可以在没有计算设备的协助、或者也可以在有多个计算设备的协助下来实现。
本发明能够由硬件、软件、固件(firmware)和/或其组合来实现。然而，在一个优选实施例中，本发明利用计算机程序来实现。这里所描述的计算机程序和设备只是可以用来实现本发明的程序和设备的例子，它们可以由其它软件以及计算设备来替换而不偏离本发明的范围。
与本发明相一致的计算机程序可以存储在计算机10中的或者可由计算机10进行访问的计算机可读介质上，用来命令计算机10去实现这里所述的方法。所述计算机程序优选包括与可执行指令相对应的多个代码片段，用来在计算机10以及与计算机10相耦合的其它计算设备中实现逻辑功能。所述计算机程序可以存储在由指令执行系统、设备或装置(诸如能够从指令执行系统、设备或装置中获取指令并执行这些指令的计算机系统、含处理器的系统或其它系统)所使用的或与之相连的任何计算机可读介质中。
本领域中的普通技术人员会明白，所述程序可以由可执行指令的单一序列或两个或多个分开的序列来构成，并可以存储在单个计算机可读介质或多个不同的介质上。
在本申请中，“计算机可读介质”可以是由指令执行系统、设备或装置所使用的或与之相连的包含、存储、交流、传播或传送所述程序的任何工具。所述计算机可读介质可以是但不限于，例如，电学的、磁学的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、设备、装置或传播介质。具体说，所述计算机可读介质的例子包括(尽管没有全部包括)：具有一条或多条导线的电连接、便携式计算机磁盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式致密光盘(compact disc，CD)或数字视频盘(digital video disc，DVD)。所述计算机可读介质甚至可以是上面打印着程序的纸张或其它合适的介质，因为所述程序能够通过例如对所述纸张或其它介质进行光学扫描来获取其电子版本，然后需要的话以合适的方式进行汇编、解释、或其它处理，并被存储在计算机存储器中。
图6显示了可以由本发明的实施例使用的步骤的流程图。所述流程图中的一些块可以表示所述计算机程序的代码片段或其它部分。在其它的一些实现中，所述各个块中所标出的功能可以不按图6所示的顺序出现。例如，图6中相继出现的两个块在实际中可以基本上同时执行，或者根据所涉及的功能有时按相反的顺序来执行这些块。
在步骤100中，进入地质模型。所进入的地质模型是一个包含多个单元的三维模型。在各种实施例中，所述地质模型可以表示地下质块(subterranean volume)。如图2所示，该地质模型中的各个单元在均匀的三维轴i、j和k上排列，使得每个单元表示一个预定的质块。每个单元优选也包括至少一个单元属性，该属性表示其相应质块的特征。例如，所述单元属性可以包括岩石类型、多孔性、渗透性、水饱和度、及其组合等等。这种地质模型是业内所熟知的，可以利用常规方法来形成。
本发明所述的实施例所采用的地质模型可以包括任意数目的单元。优选的是，所进入的地质模型内的各单元位于多个区域(zone)中，这些区域与该模型所对应的质块的不同特征相对应。在一些实施例中，所述地质模型内的各单元不按多个区域来安置，优选使用常规的分区方法和技术来界定所述区域。
在一些实施例中，所述地质模型至少部分地被存储在与计算机10相连的存储器中，使得在步骤100中可以通过访问所述存储器并从中获取数据来进入所述地质模型。所述地质模型也可以通过通信网络从其它计算设备或计算机可读存储器中获得，使得所述地质模型不必存放在计算机10本机上或整个地保存在一个计算设备或计算机可读介质上。
在步骤102中，对至少一个区域内的至少一个单元产生垂直单元属性平均值。优选的是，在每个区域内沿一般是水平的平面对所有单元计算垂直单元属性平均值。例如，如图2所示，基于沿着k轴的平均单元属性，在每个区域内对每个i、j单元计算垂直单元属性平均值。因此，对于位于3×3区域内i、j坐标为1、1的单元，垂直单元属性平均值为：
V1，1＝(P1，1，1+P1，1，2+P1，1，3)/3
其中，V为垂直单元属性平均值，而Px，y，z为在单元坐标x、y和z处的单元属性值。
由于垂直单元属性平均值与具有共同垂直轴的各个单元的平均单元属性相对应，所以，与各个垂直单元属性平均值相对应的水平面(对应着)每个区域内的单元的任何二维面，该二维面垂直于所述区域的垂直轴。所产生的垂直单元属性平均值可以由计算机10进行存储，诸如存储在计算机可读介质中，供以后访问。
在步骤104中，在每个区域内沿着第一轴产生第一垂直平均值趋势和(vertical mean trend sum)。所述第一垂直平均值趋势和优选为对应着在所述区域内在步骤102中所计算出来的垂直单元属性平均值沿着第一水平轴的和。例如，所述第一垂直平均值趋势和可以表示在每个区域内对于所有i单元位置所求出的所有j单元位置的垂直单元属性平均值的和。具体说，如图3所示，在步骤102中用来产生垂直单元属性平均值的水平面内，对每个j单元位置来计算所述第一垂直平均值趋势和。
在步骤106中，在每个区域内沿着第二轴产生第二垂直平均值趋势和。所述第二垂直平均值趋势和优选为对应着在每个区域内在步骤102中所计算出来的垂直单元属性平均值沿着第二水平轴的和。例如，所述第二垂直平均值趋势和可以表示在每个区域内对于所有j单元位置所求出的沿着所有i单元位置的垂直单元属性平均值的和。具体说，如图3所示，在步骤102中用来产生垂直单元属性平均值的水平面内，对每个i单元位置来计算所述第一垂直平均值趋势和。
在步骤108中，将各个区域中的各个单元合并以界定多个小区(region)。优选的是，利用步骤104和106中所产生的垂直平均值趋势和来至少是初始地形成所述小区。然而，在一些实施例中，可以只使用一个垂直平均值趋势和来形成所述小区。
在步骤108中所形成的每个小区都包括相同的垂直尺寸但是不同的水平尺寸。例如，在步骤108中所形成的每个小区在其k轴方向上可以包括相同数目的单元，但在其i和j轴方向上包括不同数目的单元。在不同的实施例中，基于从步骤104和106所产生的垂直平均值趋势和计算出来的余差(residual)，在步骤108中通过沿着每个区域的i和j轴对其进行分割来形成各个所述小区。例如，首先基于第一平均值余差沿i方向对每个区域进行分割、然后基于第二平均值余差沿j方向对每个区域进行分割来形成各个所述小区。
优选的是，使用所述平均值余差(下面将详细描述)和用户所提供的输入参数(诸如通过输入到计算机10中的输入值来提供或者由计算机10自身所确定的值来提供)来形成所述小区。所述输入参数可以包括沿i(x)和j(y)方向可以形成的小区的最大数目。所述输入参数还可以包括i(x)和j(y)轴上的余差截止值(cutoff)。
一般地说，可以沿着i方向来分割所述区域以形成多个小区，并满足：
N＜Nx，以及mean1＞Xcutoff
其中，N为沿i方向的小区的当前数目，Nx为与沿i方向可以形成的小区的最大数目相对应的输入参数，mean1为第一平均值余差，而Xcutoff为沿i(x)轴的余差截止值。
类似地，可以沿着j方向来分割所述区域以形成多个小区，并满足：
N＜Ny，以及mean2＞Ycutoff
其中，N为沿j方向的小区的当前数目，Ny为与沿j方向可以形成的小区的最大数目相对应的输入参数，mean2为第二平均值余差，而Ycutoff为沿j(y)轴的余差截止值。
利用在步骤104中所产生的第一垂直平均值趋势和来形成所述第一平均值余差。具体说，通过对每个区域中的所有第一垂直平均值趋势和求平均并确定每个区域中的各个第一垂直平均值趋势和与所述计算出的平均值之间的差来形成所述第一平均值余差。在如上所述沿i轴分割所述区域时要尽量减小所述第一平均值余差，诸如通过只在所计算出的平均值余差大于相应的余差截止值参数时才沿i轴分割所述区域。
所述第二平均值余差以基本上类似的方式来形成，不同之处在于，利用在步骤106中所产生的第二垂直平均值趋势和来形成所述第二平均值余差。因此，在如上所述沿j轴分割所述区域时要尽量减小所述第二平均值余差，诸如通过只在所计算出的平均值余差大于相应的余差截止值参数时才沿j轴分割所述区域。
参考图4(a)到(i)，如上所述利用第一和第二平均值余差所确定的小区还可以基于每个小区的相邻接头(connector)以及小区之间的距离来进行进一步合并。当一个小区与另一个小区具有公共边界时，该小区就和所述另一个小区相邻。如下面所述，两个小区之间的距离被定义为这两个小区之间的属性差异的绝对值。
图4(a)显示了粗网格的一个例子，该粗网格包括9个小区，这些小区是通过如上所述使用第一和第二平均值余差来分割区域而产生的。开始时为所述粗网格内的每个小区分配一个标识符。在图4(a)的例子中，小区0和1相邻，如同小区1和5相邻一样，但小区0和5不相邻。
优选对所述粗网格中的不同小区来计算距离，以便于进一步对这些小区进行合并。所述距离可以定义为：
dist(I，J)＝|PI-PJ|
其中，I为第一小区，J为第二小区，PI为所述第一小区所包含的那些单元属性值的平均值，PJ为所述第二小区所包含的那些单元属性值的平均值。
利用所计算出来的距离，通过将小区标识符分配给每个小区，可以将每个区域内的小区进一步合并成更大的小区。每个小区标识符可以对应着任何数目的小区。例如，第一标识符可以表示两个或多个构成所述粗网格的具体小区。
在图4(b)到4(i)的示范性过程中显示了将小区标识符分配给多个小区。例如，所示第一小区标识符表示小区7、3和6，所示第二小区标识符表示小区0和2，所示第三小区标识符表示小区4、8、和1，而所述第四小区标识符表示小区5。
为了确定小区标识符是否应该被分配给某个具体小区，优选将相邻小区之间的距离(如上面所定义的)与小区截止值进行比较。所述小区截止值优选是用户或计算机10所提供的输入参数之一，也可以从其它渠道获得，诸如输入参数的组合，或静态预定义值。
如果两个相邻小区之间的距离小于或等于所述小区截止值，那么这两个相邻小区就被分配同一个小区标识符。如果两个相邻小区之间的距离大于所述小区截止值，那么这两个相邻小区就被分配不同的小区标识符。优选的是从所述网格的一个角落开始进行距离比较，并朝着其它角落推进。
参考图4(b)到4(i)的示范性过程，如图4(b)所示，首先比较相邻小区7和3以及7和4之间的距离。假设距离dist(7，4)大于所述小区截止值，那么小区7和4就被分配不同的小区标识符，如图4(d)所示。
也是如图4(d)所示，所述小区指示符优选不仅由相邻小区之间的距离来决定，而且也由与所述相邻小区相邻的小区来决定。例如，如果当前小区为小区0，那么小区标识符就由块0和块1之间的距离以及块1和块8之间的距离这两者来决定。
具体说，如果dist(0，1)≤dist(1，8)并且dist(0，1)≤小区截止值，那么，小区0和1就被分配同一小区标识符。如果dist(0，1)＞dist(1，8)并且dist(1，8)≤小区截止值，那么，小区8和1就被分配同一小区标识符。如果上述两条都不满足，那么，就为块1分配新的小区标识符。
如果某个小区的上面没有相邻小区，诸如图4(b)到4(i)的例子中的小区2，那么小区标识符的分配由邻近的下面的小区之间的距离(诸如，小区0和2、2和5、以及5和1之间的距离)来决定。具体说，如果
dist(1，2)≤小区截止值，
dist(1，5)≤小区截止值，以及
dist(2，5)≤小区截止值，
那么，小区2和1被分配同一标识符。如果dist(0，2)小于或等于所述小区截止值，那么小区0和2就被分配同一标识符。如果上述两者均非真，那么，就为小区2分配新的小区标识符。
如果某个小区在其右边没有相邻小区，诸如图4(b)到4(i)的例子中的小区1，那么，小区标识符的分配由该小区和其上面的邻区之间的距离来决定。例如，如果dist(1，5)小于等于所述小区截止值，那么，小区1和5就被分配同样的标识符。否则，为小区5分配新的标识符。
上述方法优选对所述粗网格中的所有小区都执行，使得每个区域内的所有小区都被分配一个标识符。优选的是，标识符的数目小于每个区域内的小区的数目，以便进一步减小模型的复杂度以及所需要的计算量。然而，如上所述利用小区标识符进行的小区合并不一定在所有的实施例中都进行，因为，可以只利用上述的第一和/或第二垂直平均值趋势和来形成各个小区并对其进行合并。此外，在一些实施例中，步骤108可以独立于步骤102-106来进行，诸如在基于具体单元之间的距离来将这些单元合并的情形中。
在步骤108中所形成和/或所合并的小区优选是在i、j和k方向上至少包含一个单元的三维空间。然而，在一些实施例中，所形成的小区也可以是二维面积。
在步骤110中，计算水平单元属性平均值。优选的是对每个区域内的每个小区中的每层来计算所述水平单元属性平均值。在小区如上所述被分配了小区标识符的实施例中，优选的是对每个层来计算所述水平单元属性平均值，其中，合并的小区对应着每个标识符。
计算了水平单元属性平均值的那些层优选对应着小区和/或小区合并组的二维水平薄片。因此，小区或小区合并组内的每个层可以对应着对于给定k值的沿着i和j轴的各单元。对于每个层，根据与每个层内的单元相对应的单元属性的平均来计算水平单元属性平均值。
在步骤112中，计算水平单元属性方差。优选的是对于每个区域内的所有小区或小区合并组来计算所述水平单元属性方差。所述水平单元属性方差一般对应着在步骤110中所计算出来的每个小区或小区合并组的水平单元属性平均值的方差。具体说，通过对每个小区或小区合并组内的所有水平单元属性平均值求平均并确定各个水平单元属性平均值与所述计算出来的平均之间的差，可以对每个小区或小区合并组来计算所述水平单元属性方差。
在步骤114中，利用步骤112中所计算出来的水平单元属性方差来形成单元块。优选的是，在步骤114中，对在步骤108中所定义的小区或小区合并组进行分割以便形成单元块。因此，每个单元块可以包含一个或多个小区(包括三维或二维单元空间)的任何部分。
优选利用所述水平单元属性方差来形成单元块，使得可以基于小区或小区合并组的相应的水平单元属性方差来对其进行分割。具体说，搜寻小区或小区合并组以识别具有最大水平单元属性方差的小区或小区合并组。
如果所述最大水平单元属性方差小于垂直余差截止值，那么进一步的单元块形成以及层间合并(uplayering)就不需要进行了。所述垂直余差截止值优选是用户或计算机10所提供的输入参数之一，但它也可以由计算机10推导出来，或对应着静态预定义值。如果所述最大水平单元属性方差大于垂直余差截止值，那么，与所述最大水平单元属性方差相对应的小区或小区合并组就被分割成上单元块和下单元块，以尽量减小所产生的水平单元属性方差。在对具有最大水平单元属性方差的小区或小区合并组进行分割之后，重复步骤110和112，以更新水平单元属性平均值以及水平单元属性方差。此外，通过对具有最大水平单元属性方差的小区或小区合并组进行分割而产生的单元块被分配单元块识别符。如果小区或小区合并组没有被分割，那么，可以为其分配一个与其小区识别符相对应的单元块识别符，使得特定单元块可以与特定小区或小区合并组具有同样的单元配置。
对每个区域重复步骤114，直到所述最大水平单元属性方差小于所述垂直余差截止值，或者直到超出了单元块的最大数目。用户所提供的或者计算机10所推导出的输入参数可以包括单元块限定值，使得一旦达到了所述单元块限定值就停止步骤114中的层间合并过程。
在一些实施例中，可以基于一个或多个单元属性使用加权标准来形成单元块，以利于单元块的形成。在不同的实施例中，所述加权标准可以对应着储藏区属性，诸如渗透性、水饱和度、多孔性、各个相(facies)等。所述加权标准可以是乘积、比例、对数、幂、指数、或任何数学函数、及其组合等。所述加权标准可以包含在一个可由计算机10所使用的加权文件中，或者可以由用户手动提供。
所述加权标准可以包括数学函数log10(Kx)和/或log10(Kx＊(1-SWAT))，其中Kx为x方向的渗透率，SWAT为水饱和度。使用后一个加权标准函数，与使用log10(Kx)加权函数相比，增加了在所述粗化地质模型的蓄水层部分中的层堆积单元块(layer lumping cell block)尺寸，同时更加强调了水饱和度小于单位值的储藏区地质模型的3D体积中的异质性(heterogeneity)和连通性(connectivity)的保存，从而减小了在这些体积中的单元块尺寸。除了对细化地质模型(fine scale geomodel)的整个层堆积使用一个函数形式外，这种类型的参数加权还能够扩展到在细化地质模型中的不同储藏区域中使用不同的加权函数形式。此外，在一些实施例中，其它步骤可以使用参数加权标准，诸如由步骤108所提供的合并。
对步骤100到114的执行能使多个地质模型区域中的单元被非均匀地合并，以便于进行精确的计算机仿真。例如，如果希望将6×3×6的细化模型合并成3个粗化层，如图5中的例子所示，那么，在例2和例3中所示的通过均匀的层间合并所产生的均匀的粗化格子或许不能精确地反映所述细化模型。相反，通过进行如例4所示的分区并由步骤100-114进行非均匀层间合并而产生的图5中的例5，能使层间合并了的(三层)模型更精确地反映原始细化模型的特征。
此外，与均匀的层间合并相比较，本发明的实施例所提供的合并降低了来自层间合并了的/粗化的地质模型中的所有粗化单元的总的平均垂直与平均水平渗透率之比的退化，并使粗化了的单元块与原始单元之间的对比更多地保存下来。
通过步骤100到114而形成的层间合并了的地质模型可以用来进行计算机仿真，以确定与所述地质模型相对应的质块的特征。例如，在所述地质模型对应着地下质块的实施例中，计算机10可以利用所形成的单元块来进行流仿真(flow simulation)，以确定碳氢化合物资源的属性、位置或移动。
以上描述了本发明的优选实施例，所声明的新的并希望得到专利证(Letters Patent)保护的内容包括以下内容。

Claims (10)

1.一种粗化三维模型的方法，所述模型包括处于多个区域之内的多个单元，所述方法包括：
(a)对至少一个区域内的至少一个单元计算垂直单元属性平均值，所述单元属性从岩石类型、多孔性、渗透性、水饱和性、及其组合所构成的组中选择；
(b)利用所述垂直单元属性平均值对所述区域中的至少一个区域产生至少一个垂直平均值趋势和；
(c)利用所述垂直平均值趋势和来合并单元以界定多个单元小区；
(d)对各所述单元小区中的至少一个单元小区计算水平单元属性方差；以及
(e)利用所述水平单元属性方差形成多个单元块；还包括，利用所计算出来的方差的最大余差来形成所述多个单元块。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，(b)包括：
在每个区域内沿着第一轴产生第一垂直平均值趋势和；以及
在每个区域内沿着第二轴产生第二垂直平均值趋势和。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，在(c)中界定的每个单元小区都包括多个单元层。
4.根据权利要求3所述的方法，还包括：
(f)对至少一个小区内的至少一个层计算水平单元属性平均值。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，(d)包括利用所述水平单元属性平均值来计算所述水平单元属性方差。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
(g)利用所形成的单元块进行流仿真。
7.一种粗化三维模型的方法，所述模型包括处于多个区域之内的多个单元，所述方法包括：
(a)对于每个区域内的总体上是水平的平面内的每个单元计算垂直单元属性平均值，所述单元属性从岩石类型、多孔性、渗透性、水饱和性、及其组合所构成的组中选择；
(b)在每个区域内沿着第一轴产生第一垂直平均值趋势和；
(c)在每个区域内沿着第二轴产生第二垂直平均值趋势和；
(d)根据所述垂直平均值趋势和在每个区域内合并单元，以界定多个单元小区，每个单元小区具有多个单元层；
(e)在每个区域内对每个层计算水平单元属性平均值；
(f)利用所述水平单元属性平均值对所有区域内的所有小区计算水平单元属性方差；以及
(g)利用所计算出来的方差形成多个单元块；还包括，利用计算的方差的最大余差形成多个单元块。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
(h)利用所形成的单元块进行流仿真。
9.一种粗化三维模型的方法，所述模型包括处于多个区域之内的多个单元，所述方法包括：
(a)对于每个区域内的总体上是水平的平面内的每个单元计算垂直单元属性平均值，所述单元属性从岩石类型、多孔性、渗透性、水饱和性、及其组合所构成的组中选择；
(b)在每个区域内沿着第一轴产生第一垂直平均值趋势和；
(c)在每个区域内沿着第二轴产生第二垂直平均值趋势和；
(d)根据所述垂直平均值趋势和在每个区域内合并单元，以界定多个单元小区，每个单元小区具有多个单元层；
(e)在每个区域内对每个层计算水平单元属性平均值；
(f)利用所述水平单元属性平均值对所有区域内的所有小区计算水平单元属性方差；以及
(g)利用所计算出来的方差形成多个单元块，还包括：通过利用所述第一和第二垂直平均值趋势的平均值余差沿所述第一和第二轴分割所述区域来合并单元。
10.一种粗化三维模型的方法，所述模型包括处于多个区域之内的多个单元，所述方法包括：
(a)对至少一个区域内的至少一个单元计算垂直单元属性平均值，所述单元属性从岩石类型、多孔性、渗透性、水饱和性、及其组合所构成的组中选择；
(b)利用所述垂直单元属性平均值对所述区域中的至少一个区域产生至少一个垂直平均值趋势和；
(c)利用所述垂直平均值趋势和来合并单元以界定多个单元小区；
(d)对各所述单元小区中的至少一个单元小区计算水平单元属性方差；以及
(e)利用所述水平单元属性方差形成多个单元块，还包括：通过利用第一和第二垂直平均值趋势的平均值余差沿水平和垂直轴分割所述区域来合并单元。
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