CN101663667A - 利用综合地层柱状图生成储层模型的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于沉积规则和沉积叠加模式使用地球物理、地质和构造评估数据来开发综合地层柱状图。本发明利用了动态分配和匹配，从而使综合柱状图可以随地质数据变得可用而被简单地与储层表征的整个过程相符合。
Description
技术领域
本发明涉及三维地质建模和感兴趣的地下储层的表征。
背景技术
在目前的地下油气搜索中，已经开发了用于评估和解释地球的地下结构和属性的方法。尤其重要的是对与油气矿床的存在相符的构造属性的探查。
在石油和天然气工业中对于储层表征的需求日益增长。对于储层表征的需求在很大程度上是由经济现实驱动的：如果储层可以使用可获得的技术更好地定义，那么最终结果将是更高的钻井成功率和更少的开发井。作为油田或天然气田的表征和开发的一部分，经常需要建立地下储层的计算机模型。由于不能清楚地定义地球的精确地下属性，开发了许多计算机模型，这些计算机模型是可能的地相及其相关特性的不同例子。
在石油和天然气工业中开发精确的储层模型是公司的主要目标。可以使用适当受到限制的储层模型量化适当位置的油气并优化油气生产。储层的评估典型地使用地震和钻井数据的结合来实现。这些数据中的每一种代表具有某种等级的错误的缺陷。处理这些错误的方式影响到两种数据类型的综合并确定了最终储层模型的质量。
一般的惯例是从穿过储层中的现有钻井的测井设备那里获得关于储层的数据。这种从各种类型的钻井通过钻井日志获得的钻井数据代表仅来自储层体积的一小部分的数据采样。为了有效地评估储层，需要获知实际岩层构造(岩性或岩相)和所包含的液体以及孔隙的相对存在或体积(或它的孔隙度)。储层在井中呈现某种岩相和孔隙度的事实并不保证储层的其它区域具有相同属性。因此仅仅基于钻井数据的岩相和孔隙度的地质模型包含没有基于实际采样数据的大的区域；而这些数据必须从最近的现有钻井来估计。
三维地震调查提供了在储层的大部分体积上的数据采样，包括没有被钻井采样的部分，但是地震数据最多只能提供岩相和孔隙度的间接测量。现有地震调查技术没有提供直接测量这些构造属性中的任一种的技术。
地下的地质建模已经由地质学家、地球物理学家、工程师和水文学家进行好多年了。为采矿或石油应用而建立的许多描述性或静态的三维地质模型一直是单个模型单元或块(也被称作“细胞”)的特定三维阵列。一个用于建立储层属性模型的特定现有技术是阻抗反演。在该现有方法中，利用声阻抗值的稀疏度限制直接反演地震数据。该方法中的一个缺点是需要低频模型，以补偿地震数据是频带限制的、因而不包含低频的事实。低频模型通常由钻井数据生成，并与地震学解释相结合。一个问题是，当只能获得有限钻井数据时低频模型可能还不够。另一个问题是，地震数据也不包含高频，因此当使用上述方法时，试图补偿高频缺失的稀疏反射率模型可能与执行反演的实际地质状况不一致。这导致丢失高频分量的较差估计。此外，由于通常是在一个踪迹接一个踪迹的基础上执行该过程，并没有尝试与实际钻井数据一致的实际空间统计数据相符合。
在将空间统计数据包括在阻抗反演方法中的尝试中，已经开发了随机反演方法。这些方法以从可用钻井数据推导出的空间变量图的形式结合空间统计数据。通过使用空间变量图和现有的地震学解释对实际钻井数据进行内插生成一个起始模型。该模型然后被迭代地更新，直至在所观测到的地震数据和遵循所要求的空间限制的更新后的模型之间达到足够的匹配。该方法的主要缺点是与稀疏钻井的情况相关联的问题，在稀疏钻井的情况下空间变量图被较差地确定，并且当起始模型被较差地定义时获得与地震数据的良好匹配是很困难的。
以上描述的两个方法忽略了通过在感兴趣的区域上利用可能的沉积物地层的现有知识提供的优点。dGB地球科学已开发出了解决该问题的一种方法。该方法利用地质学设计的伪钻井或综合钻井的概念获取沉积环境的确定性属性以及岩性和弹性特性的概率分布。在Geophysics杂志第61卷第3期(1996年5月至6月)第631-638页上由de Groot P.，Bril A.，Florist F.和Campbell A.发表的论文“MonteCarlo Simulation of Well”中描述了一种方法，其中利用了地质学知识和蒙特卡罗统计数据的结合来模拟具有附加物理属性但没有空间信息的伪钻井的一维地层剖面图。该论文描述了上述方法的优点，即能够以基于地质推理的规则来控制算法，并可以包括随机变量的硬性限制。
尽管由de Groot和Bril所提出的方法是正确方向上的一个进步，但是仍需要由实际沉积地质学更加紧密限制的、具有使用动态伪钻井的能力并扩展了方法功能性的改进方法。
发明内容
本发明通过提供一种估计储层属性的新颖的改进方法在勘探和生产层面上克服了现有技术的上述和其它缺点。改进了的方法结合了地球物理、地质和构造评估数据的使用，基于沉积规律、沉积层叠模式和岩石物理学开发出有标示的综合地层柱状图。
本发明改进了对诸如净-毛比的大尺度属性以及诸如高分辨率弹性特性(如速度，密度)和储层属性(如孔隙度、渗透率、断层封闭不确定性)的具体属性的评估。通过本发明所评估的储层属性考虑到了地质、地层和地球物理限制。本发明提供了最初的前景评估以及具体钻井计划和模型建立的机会。
如这里使用的，术语“地质”包括地质学、地球物理学、构造评估和地层数据。
本发明包括一种用于为储层模型的综合地层柱状图进行建模的方法。该方法包括基于预先选择的地质模式动态地为综合地层柱状图分配多个标示出的地层单元。该方法还包括动态地为在综合地层柱状图中的每个地层单元分配弹性地质属性。该方法还包括对综合地层柱状图进行采样以提供弹性特性日志，并且将弹性特性日志转换成综合地震图。该方法包括动态地将综合地震图与在一组真实的地震图中的相应地震图进行匹配，以获得综合地层柱状图相对于储层模型的坐标。
本发明使用的方法可以使综合地层柱状图受到由地质沉积规律和沉积层叠模式所确定的各种类型的沉积结构、矿床和层理的限制。本发明还可以基于真实的钻井统计数据、专有的岩石属性数据库和相关的地层模式将弹性地质属性分配给地层柱状图中的地层单元。
本发明利用了动态分配和匹配，从而使带有标示的综合柱状图可以在整个储层表征过程中很容易地保持一致，因为地质数据变得可用。作为匹配过程的一部分，本发明使得模拟的钻井日志能够被动态地更新，从而与所解释的地震面相符合。一旦考虑了垂直限制，则然后可以考虑水平限制。
本发明允许通过在三维储层体积的每个空间位置处选择可用的带有标示的一维综合地层柱状图来构造三维储层体积。做出这种选择的方式可以是本质上为确定性的，或者由诸如多点统计(“MPS”)的地质统计限制以及诸如地相分布建模(“FDM”)的变量图和其它空间限制来控制。
本发明使得能够根据岩性、密度和真实的有限偏离地震数据来评估压缩(p)和剪切(s)波的地震速度(Vp和Vs)。本发明还使得能够根据Vp、Vs和密度利用贝叶斯近似来评估每个岩相的孔隙度。本发明还使得弹性地质特性(例如Vp、Vs、密度和孔隙度)能够经由一个基于遗传法编程和模糊神经网络的过程变换成储层属性(例如渗透率)。
本发明提供了评估储层属性的改进方法。本发明的一个实施例利用所识别的或特定的地层沉积模式(例如向上变细的钟形)在地层单元内分配岩性分布。本发明的另一个实施例利用每个地层单元的可基于已知地层模式分配的弹性。本发明使得可以在基本上无数据的环境下使用大尺度沉积相图(例如Colorado School of Mine的Adjustment-Initiation-Growth-and-Retreat方法，以嵌套的直方图的形式计算)，以建立伪钻井。
在本发明的另一个实施例中，使用索引图(由地震学解释或预设的地质概念生成)动态地将伪钻井的属性与特定位置相匹配。例如，如果在x-y坐标中存在地下通道A、B、C，本发明允许在这些坐标处的伪钻井具有那些沟道化的属性表现。
在另一个实施例中，本发明使得能够利用伪钻井的动态拉伸和挤压以将预先存在的钻井标记和水平对联系起来。
在本发明的另一个实施例中，可以针对特定位置生成多个伪钻井，使用特定标准，以利用由三维MPS训练图像或低频净-毛比属性估计所生成的空间限制来选择伪钻井。
在本发明的另一个实施例中，可以针对特定位置生成多个伪钻井，使用特定标准，以利用基于遗传学算法优化并得到联合近似的特定确定性限制来选择伪钻井。
本发明还将允许通过对由伪地层柱状图所生成的低频综合地震数据进行集群来评估净-毛比，并将综合地震数据与真实的地震数据进行比较
应该理解的是，本发明希望和一个总体上包括具有至少一个处理器、至少一个用于存储程序代码或其它数据的存储装置、视频监视器或其它显示设备(即液晶显示器)和至少一个输入装置的电子配置的系统一起使用。所述处理器最好是微处理器或基于微控制器的平台，其能够显示图像和处理复杂数学算法。存储装置可以包括随机存取存储器(RAM)，其用于存储在与本发明相关的特定过程中生成或使用的事件或其它数据的。储存装置还可以包括只读存储器(ROM)，用于存储用于本发明的控制和处理的程序代码。
将在下面的具体实施方式和附图中描述本申请的附加属性和优点，并使其更为清楚。
附图说明
本发明的这些和其它目标、属性和优点将考虑以下的描述、权利要求和附图变得更好理解，图中：
图1示出了本发明的一个实施例的工作流程的流程图；
图2示出了本发明的一个实施例的工作流程的流程图；
图3示出了本发明所利用的深水结构层次的一个例子；
图4示出了地层架构的一个例子的侧视图；
图5示出了表明包括地质复合体集的经过解释的地下储层的索引图的一个例子的顶视图；
图6示出了图5中经过解释的地下储层的复合体集的侧视图，所述储层还附带地包括一个钻井；
图7示出了图5和图6所示的经过解释的地下储层的地质复合体集的钻井日志；
图8示出了本发明所利用的地层架构的一个实施例；
图9示出了在单元和岩性层面上的厚度分布的一个例子；
图10示出了本发明所利用的表明连续沉积趋势及其相关厚度分布的经过解释的地层柱状图的一个例子；
图11示出了伪地层柱状图的一部分和可以如本发明使用的那样被分配给柱状图的单元的可能的地质属性的例子；
图12A和12B示出了由本发明的一个实施例针对给定地质单元所生成的受限属性趋势的例子；
图13A和13B示出了来自本发明所利用的真实钻井日志数据和伪钻井数据的地质属性的相关交会图的一个例子；
图14示出了每个特定岩性单元的伪日志地质属性之间所施加的相关限制的相关交会图的例子；
图15示出了通过本发明所生成的最终伪日志的例子；
图16示出了本发明的一个实施例的工作流程；
图17示出了描绘通道边界的经过解释的地震层位的一个例子；
图18示出了在图17中所示通道复合体的经过解释的矿床相关的侧视图；
图19示出了在图17中所示的每个通道系统的图示；
图20示出了在图17中所示的通道系统的地质体(geobody)索引图；
图21示出了具有已经通过本发明的一个实施例所生成的通道的垂直组合的多个综合柱状图的一个例子；
图22示出了在本发明的一个实施例中动态拉伸和挤压以垂直地匹配层位标记对；和
图23示出了本发明的一个实施例所利用的层位标记对的一个例子。
具体实施方式
尽管本发明可以有许多不同形式的实施例，本发明的优选实施例在附图中示出并将在这里详细描述，但应该理解的是，这里的公开内容是作为对本发明的原理的示例，并不是试图将本发明的广义方面限定在所示的实施例。
本发明是一种利用地质限制评估地下储层特性和属性的改进的方法。这种改进的方法包括利用确定性和概率性限制。该方法利用了为每个伪钻井提供完整标记系统的地层架构，来自地质解释的广泛的地层规律和限制，以及真实的属性分布规律。
通过这种改进的方法所生成的伪钻井可以被用于多种用途。例如，伪钻井可以被用于储层净-毛比评估和高分辨率地震反演。伪钻井也可以被用作概率幅度相对于偏离(“P-AVO”)的直接来源。
本发明提供了完全标记的、有地质意义的伪钻井。即使当存在稀疏的真实世界钻井数据时，仍有大量关于沉积环境和在地下环境中可能发生的地层结构的可能范围的信息。本发明利用了内部标记和储层结构(如果已知的话)以创建伪钻井，其中伪钻井的内部结构和层叠模式是基于真实钻井的。在缺乏对内部结构的详细了解的情况下，本发明通过利用来自较大规模地质环境的信息来创建可能的伪钻井层叠模式、砂/岩比、矿床厚度等，并且利用在该环境中的典型沉积要素以创建伪钻井。本发明还结合了已有的任何真实钻井数据。
图1示出了本发明的一个实施例的工作流程。本发明包括基于预先选择的地质模式4向地层柱状图2动态地分配多个地层单元。地层单元是一维(1D)的，只有一个垂直维度。与设定垂直维度的地层单元的静态分配不同，本发明包括动态地向地层柱状图2分配地层单元。这种动态分配使得在某个特定柱状图中的地层单元能够被垂直地拉伸和挤压，以符合感兴趣的实际垂直的地质模式。
本发明还包括动态地向每个地层单元6分配弹性地质属性。弹性地质属性是基于真实的钻井统计数据、岩石属性数据库和相关的地层模式8。弹性地质属性被动态地分配给地层单元，使得这些属性可以根据所表征的地质环境加以调整。本发明还包括对综合地层柱状图进行采样，以提供弹性属性日志10，并将弹性属性日志转换成综合地震图12。本发明包括动态地拉伸和挤压所述综合地震图，从而匹配在一组真实的地震图中的一个相应的地震图。一旦综合地震图被动态地与一个相应的真实地震图14相匹配，则修改后的综合地震图的相应地质属性可以与相应的下级伪日志组相关联。综合地震图与真实地震数据的这一动态匹配过程被用于在储层模型14中为综合地层柱状图分配坐标。
应该理解的是，由于地震图的非唯一性，本发明可以生成与一个特定真实世界地震图相匹配的多个匹配综合地震图。因此，本发明还能够生成具有不同地下属性的多个储层模型。然而，由本发明生成的每个储层模型将满足所有可用地层、地质和地震限制，因而这些模型将比现有技术的方法更好地评估地下储层的特性和属性。
图2示出了本发明的一个实施例，其中第一个步骤是识别将要生成的伪钻井日志的类型。例如，需要岩性属性16、孔隙度、Vs、Vp等的类型，以表征特定的储层模型。一旦确定16将要生成的是岩性属性日志，则建立18受到地质限制的分级地层架构。然后定义描述每个可应用岩性组成部分20之间的相关纹理(细致或粗糙)的岩性细化索引表20。本发明的该实施例中的下一个步骤是：把真实钻井数据(如果有的话)上传到地层架构22中。然后建立地层规则，并且这些地层规则将被用于建立综合地层柱状图24。一旦建立了地层规则，以限制建立岩性属性规则26，并生成伪钻井28。
本发明利用关于沉积环境和可能在特定地下环境中发生的地层结构范围的信息建立分级地层架构18。例如，如果将要表征的储层是深水地下储层，则应评估深水结构分级可能的地层结构的不同类型。图3提供了深水结构分级的一个例子。在图3中示出了粒度的三种级别或等级，即勘探级别30、储层描绘级别32和地相建模级别34。典型地，勘探级别将包括为主要地层表面之间的沉积包裹的“系统”。包括在本例中的系统包括水下峡谷系统36、趾形扇状(toe-set fan)系统38、斜坡谷系统40、阻塞系统42、通道堤系统44、弱限制通道系统46、弱限制岩叶系统48和非限制岩叶系统50。从勘探级别30进入更为详细的储层描绘级别，系统可以包括要素、复合体和/或复合体集的一个或多个组合。
“要素”是在建立和撕脱(或废弃)之前单个沉积周期内所沉积的沉积物体积。要素可以被认为是初级结构单元。图3给出了在深水结构分级中发现的例子。那些要素包括通道要素66、岩叶要素68、堤/河滩要素70、盆地和斜坡泥岩72、喷射砂粒74和泥石流要素76。“复合体”是两个或更多个结构上类似的要素的叠加，具有类似的叠加模式或演变关系。在深水结构分级中复合体的例子包括通道-堤复合体系统54，盆地和斜坡泥岩56，泥石流复合体58、通道化岩叶复合体(并不意味着几何结构)60、混合通道复合体62和分层岩叶复合体64。包括不能形成复合体的多个要素的系统是很罕见的。“复合体集”是两个或更多个相关复合体或要素的叠加。各个复合体的结构样式可以是相似的也可以是不同的。复合体集的一个例子是通道-堤复合体集52。
在深水结构分级中，随着级别或粒度从储层描绘级别进入地相建模级别34的更为详细的等级，在要素中存在包括岩相或地相集合的“子要素”。在图3所示的例子中，子要素包括通道-轴地相78、通道-边缘地相80、通道-废弃地相82、通道-迂回地相84、混合岩叶地相86、分层岩叶地相88、无序泥岩地相90和层压页岩地相92。
图4从垂直角度示出了在地下环境中的复合体集、复合体和要素的关系。示出了由六层96组成的要素94。一个“层”就是在由冲刷表面隔开的一个通道内的沉淀物体积。随着对于该特定地质的级别增长，示出了复合体98，并且复合体98的该特定例子包括四个要素94。那些要素94中的每一个包括不同数量的层。为了进一步描述地层架构，在图4中还示出了地质复合体集104。在该复合体集104中示出了三个复合体98、100、102。
在建立地层架构中，本发明利用了现有的可用地震数据解释。地震数据解释在勘探级别30和储层描绘级别32、并且在一定程度上在地相建模级别34上提供地质信息。因此，由可用地震数据解释生成的索引图被用于限制可能在感兴趣的地下环境中任意特定位置处存在的系统的类型、复合体集、复合体、要素和子要素。
图5示出了索引图106的一个例子，其中示出了多个通道要素108的顶视图。这些被通道化的要素108中的每一个被垂直地叠加到彼此的顶部，并且这些要素108构成作为潜在油气储层感兴趣的多个地质复合体。图6示出了由可用地震数据解释生成的被通道化的要素108的侧视图。钻井110已经钻通储层108，并且已经穿透三个地质复合体112、114、116。钻井110所穿透的第一个复合体112是混合通道复合体。钻井110所穿透的第二个复合体114是非混合通道复合体。钻井110所穿透的第三个复合体116是垂直淤积通道复合体。应该理解的是，这是可用地震和钻井日志数据的解释的一个例子，并且可以存在地震数据和钻井日志数据的其它潜在解释。
如以上所述，钻井日志还作为本发明的信息源。该数据用于增进对地下地质的了解并限制地层架构。图7示出了表明代表已被解释为代表地下储层中几个叠加的通道复合体的复合体集118的一个数据部分的钻井日志数据的一个例子。在这个例子中，钻井日志数据已经被解释为包括复合体集的通道轴为主的复合体120、通道轴外为主的复合体122和通道边缘为主的复合体124。通道轴为主的复合体主要由穿过通道系统的中央较厚部分的垂直片断组成。复合体集118的通道轴为主的复合体组成部分120被高亮显示为在该钻井日志数据中感兴趣的地质复合体126。在该地质复合体126中是随着在被解释的轴为主的复合体的基底处的大块泥岩要素内的深度增长的特定模式128。本发明将利用这些模式来限制综合柱状图的地层和其它属性。
本发明利用了基于来自所有可用数据源的对感兴趣的地质体积的地层的理解所建立的地层架构。图8提供了针对地下系统生成的地层架构130的一个例子。图8示出了所选择的目标间隔132，并且在该目标间隔132中识别出两个复合体，即裂片系统134和河滩136。地层架构130包括河滩136的岩性，为砂粒和页岩138。裂片系统134的地层架构被分割成它的各组成部分，即轴140、轴外部分142、边缘144和远边缘146。随着级别从地质复合体等级148进入要素等级150，这个特定的例子集中于裂片系统134的边缘144的岩性。针对边缘144可能的岩性得到三种情形，这些可能的情形是随机152、变厚154和变薄156。本发明利用在该特定系统中可用的关于沉积环境和地层结构的信息，以建立分级地层架构130。对于在本发明的这个实施例中的所有三种情形，岩性都是砂粒/页岩158、160、162。
本发明还构造用于建立综合地层柱状图的地层规则。例如，当构造综合地层柱状图时，本发明考虑到了岩性或沉积单元的厚度变化。该信息已经可以通过地震数据分析和解释以及真实世界钻井日志获得。图9示出了在岩性和沉积单元级别的厚度分布的一个例子，它由不同沉积环境的数据库例子所产生。对于在综合地层柱状图中相关联的给定地质单元，基于对沉积环境的理解，图9示出了可以与综合地层柱状图的这个特定单元相关联的不同厚度的五个沉积或岩性单元。岩性单元的厚度和类型是变化的。块状砂粒164、互层砂粒和页岩166、第二互层砂粒和页岩168、层叠砂粒和页岩170以及块状页岩172都被表示为综合地层柱状图中的一个单元的潜在单元。图9还包括两个图，第一个图示出了岩性单元174的厚度分布，第二个图示出了该岩性单元的砂粒176的厚度分布。本发明利用这种厚度分布把这些模式应用到所生成的综合地层柱状图上。
本发明还利用来自可用的真实世界钻井数据的沉积趋势信息。图10示出了一个地层柱状图178，其中可以看到连续的沉积趋势是上方通道要素180、中间通道要素182和下方通道要素184这三个垂直叠加的通道要素向上变细。在这个例子中，这意味着对于这些沉积序列中的每一个来说，可以观察到随着向上移动到序列的顶部，页岩的相对数量呈现统计上的增加，而砂粒的相对数量减少。
从这个例子中注意到的另一个信息是砂粒厚度在统计上向下增加，而页岩厚度下降。本发明能够利用该信息自动地将这些模式应用到所生成的综合地层柱状图要素上。本领域的技术人员可以理解，地质属性不是单一的，而是互相关联的。图10还包括本发明所使用的针对砂粒厚度的分布曲线186。该分布曲线186包括整体分布曲线188，并且在该曲线188中有三个子分布曲线190、192、194。这些子分布曲线190、192、194重叠，表明砂粒的厚度可以重叠196，而不是线性增加。某些较细的砂粒190安插在中间厚度的砂粒192之间，而某些中间厚度的砂粒192安插在大厚度的砂粒194之间。本发明在生成综合柱状图中结合了三种类型的关系。
除了地层和地质要素外，本发明具有以岩性或岩相属性来丰富所生成的综合地层柱状图的便利。如先前提到的，伪钻井生成过程的初始部分是识别伪钻井日志的类型(孔隙度、Vs、Vp等)，需要该类型来表征特定的储层。本发明包括用于根据各种地质、地球物理和岩石物理规则以适当的限制分配这些特定岩性属性值的几个方法。
很明显，岩性属性值将随着岩性在地层柱状图中的变化而改变。然而，通常的情况是岩性属性值肯定会变化，甚至是在一个特别均匀岩性单元中时。存在这种情况有多种原因，诸如颗粒大小分类和单元的压缩。图11示出了可以在伪地层柱状图198的任意特定单元中应用于任意岩性属性上的垂直模式的例子。对于给定的岩性层，弹性属性的例子是随机/峰值200、边界202、钟形(向下增大)204、漏斗形(向下减小)206、弓形(对称、中间增大)208、蝴蝶结形(中间减小)210和混合(排除随机/阻塞)。这些模式不仅应用于弹性属性(速度、密度等)，还可以被应用于包含任意特定岩性比例的地质间隔的任意属性。很明显，这些趋势不必是单一的，因此该功能的实现本质上是随机的。
在图12A和12B中，给出了由本发明所生成的针对给定间隔的多个属性趋势的实际例子。在图12A中的第一个图是针对砂粒轴间隔214的，其示出了由本发明所生成的针对页岩体积(“Vshale”)的各钻井日志模式，其中大体上Vshale向上增大(漏斗形)。在图12B中示出的第二个图是针对砂粒轴外间隔216的，其再一次示出了由本发明生成的针对Vshale的各钻井日志模式，其中大体上Vshale向中间增大(弓形)。可以理解的是，尽管本发明生成了多个Vshale模式，但它们受到一个统一模式的限制，在这些情况下是漏斗形和弓形。因此本发明利用感兴趣的区域的已有地质信息来限制要与给定综合地层柱状图内的单元相关联的各种属性。
在真实的世界中，岩性属性不仅仅是随机数。在实际的岩石中，与这些岩石相关联的属性之间通常存在关联和联系。本发明包括针对真实钻井数据确定这些关联的工具。该工具针对每个岩性并在地层架构分级的所有等级上分析所有要求的岩石属性之间的相关性。图13A和13B示出了本发明所使用的交会图，以分析地质属性之间的相关性。在这个例子中，本发明利用了针对感兴趣的特定区域可用的真实钻井数据。在地层架构中针对单元218识别两个钻井220和222。利用在图13B中所示的交会图224将已知属性和它们的相互关系关联起来。在这个特定例子中，针对图224所选的属性是声速属性和声速剪切属性。利用所识别的相关性，本发明利用了真实世界相关性来限制与综合柱状图的单元相关联的属性。因此，与综合柱状图的单元相关联的属性将与真实钻井的类似。图13A以与来自钻井日志数据的真实世界单元218类似的综合柱状图示出了针对单元226的声速和声速剪切交会图228。
一旦已经确定感兴趣的各岩石属性之间的相互关系，当这些属性作为伪钻井建立过程的一部分被分配时，这些相互关系作为限制。本发明具有将这些相关性限制应用到实际物理限制的，这些属性在所述实际物理限制下可以被用于真实世界的地质情况。图14示出了用于限制在包括声速、声速剪切、密度和孔隙度的综合柱状图中被分配给一个特定单元230的属性的交会图的其它例子。
应该理解的是，真实钻井数据的使用将被用于沉积环境类似于由该钻井采样的环境的情况下。本领域的技术人员将理解，钻井日志数据有时可以是非常局域化的，并且关于钻井日志数据在多大程度上代表一个区域应根据具体情况而定。
当已经考虑了所有地质、地球物理和石油物理的限制时，本发明可以建立综合地层柱状图，从中可以生成感兴趣的属性的伪钻井日志。图15示出了综合日志或伪钻井日志238的例子。由本发明生成的伪地层柱状图和伪日志具有真实钻井数据的除实际空间位置外的所有属性。换句话说，这些地层柱状图是对实际储层间隔的可能的描述，但这些柱状图存在的位置是未知的。
因此，参考图16，本发明利用来自地质解释242、地层架构244、带有关系限制的属性分布规则246以及确定性和概率限制248的地层规则和限制来生成地质设计的伪钻井240。
为了确定这些伪钻井代表实际的真实世界储层间隔的实际位置，需要将这些综合柱状图和没有空间坐标的真实世界数据进行比较。在本发明的这个实施例中，所使用的真实世界数据是实际记录的地震数据。由于我们能够生成弹性属性、速度和密度的伪日志，因而可以得到阻抗伪日志。本发明包括用于使用这些综合阻抗日志以对综合地震踪迹进行建模的方法，所述综合地震踪迹然后可以在逐个位置的基础上与实际的真实地震数据踪迹进行比较。
本发明的这个特定实施例最终得到的是一组具有实际日志分辨率的实际储层模型。地震踪迹比较方法中固有的主要问题之一是地震数据是带宽受限的，因而在地震通带以外的伪地层柱状图频率不会受到地震波性的限制。因此，标准的不受限地震比较将得到许多与实际地震波形相匹配但从地质或地层的角度来点来看并非优解的伪地层柱状图。
本发明通过允许先前生成的伪钻井响应于已解释的边界250(图17)、实际地质属性262(图18)形式的附加信息被动态地修改，并与真实地震体积中的地质通道或单元252、254、256、258和260相关联，从而缓解了该问题。本发明在几个重要方面利用了这种由用户所提供的解释性信息。
在第一个例子中，提供了地质存在限制。关于分别解释的地质单元252、254、256、258和260(图19)的信息被结合到地质体(geobody)索引图中。图20示出了描述在任意特定踪迹位置呈现这些经过解释的单元252、254、256、258和260中的哪个组合的索引图264。这种存在限制在综合和实际真实地震踪迹数据之间的比较中扮演重要的角色。通过询问地质体(geobody)索引图，只有在任意特定位置处实际经过地震比较测试的伪钻井是相对于所解释的属性满足存在限制的伪钻井。因此，例如，如果通道一252和通道二254被解释为在特定位置处存在，则所允许的伪钻井还必须包含这些属性。图21示出了已经由本发明生成的十个伪钻井266，每个伪钻井包括已经被解释为在由伪钻井所代表的空间位置处存在的通道252、254、256、258和260。
除了存在限制之外，地震解释还提供了关于临时位置和被解释的地质属性的时间厚度的信息。所生成的伪钻井的动态特性允许我们通过改变特定地层单元的速度和厚度而利用该信息，以动态地拉伸或挤压综合地震图，从而改善在这个特定位置处与实际的真实世界地震图的匹配。图22示出了由本发明生成的包括通道四258和通道二254的初始综合柱状图270。然而，在初始综合柱状图中的通道四258和通道二254均和在真实世界地震图274中的经过解释的层位或通道的边界不匹配。本发明动态地拉伸通道四258并将其在综合地震图270上向下移动，同时动态地挤压通道二254并将其在综合地震图270上向上移动，使得综合地震图270与经过解释的层位270相匹配。该结果是更为接近地和经过解释的真实世界地震图274相匹配的最终的综合地震图272。为了能够利用这种便利，本发明在伪地层柱状图中经过解释的地震层位和相关的参考标记之间建立了链接。在本发明的一个实施例中，该链接由预先确定的标记层位对的用户生成表格、如在图23中示出的表格276来提供。
该过程的结果是其中每个地震踪迹位置由满足所有可用地层、岩石物理限制和地震限制的一组日志分辨率标记地层柱状图占有的体积。
现在可以询问该体积以提供关于所询问的储层间隔的各种类型的信息。在每个踪迹位置处的可能的结果范围提供了对于在已经利用了所有可用限制后，仍与该过程相关联的剩余不确定性的估计。
为了生成实际的三维储层模型，需要从在该体积内针对每个踪迹位置处的实际地层柱状图进行选择。由于伪地层柱状图被完全标记，可以使用非常专门的特征生成储层模型。例如，可以请求其中特定地层单元具有最大体积的模型。这只是为该单元在每个位置选择最大厚度的问题。然而，如果问题是选择其中特定地层单元具有最大可能连续性的模型，则解是完全不同的。这种类型的限制很难应用到其它储层建模方法中。为了生成这种特定的储层模型，该问题要求整体优化解。本发明的这个特定实施例所采用的方法是由遗传算法实现的组合解。
还可以基于统计学方法实现三维储层模型。这里存在的问题与通常的地质统计应用不同。在地质统计模拟中，试图从空白开始填充一个体积。在这种情况下，初始体积是满的(许多次之后)，并且问题是在预先存在的加了标记的地层柱状图之间在每个踪迹位置处进行选择。本发明采用的一个方法是基于由三维MPS训练图像开发出的3维变化图。生成依次访问每个踪迹位置的随机路径。在每个位置处，在实际钻井和与三维变化图一致的每个伪钻井之间计算相关性的测量。伪钻井保留类似于变化图参考的相关性。
由本发明生成的伪钻井可以被用于评估弹性地质属性，如Vp和Vs、孔隙度和密度。本发明还使得弹性地质属性能够经由基于遗传编程和模糊神经网络的处理变换成储层属性(例如渗透率)。
本发明还允许通过对由伪地层柱状图生成的低频综合地震图进行集群并将综合地震数据和真实地震数据进行比较来估计储层净-毛比。通过生成多个伪钻井并计算这些伪钻井的净-毛比来估计净-毛比。然后选择一个低频带，并选择经过地震学解释的层位和感兴趣的时间窗口。由伪钻井创建具有特定低频带的综合地震踪迹。然后将低频综合地震踪迹集群成类似的组。然后由原型踪迹形状表示这些组中的每一个。这得到了与这些集群原型中每一个相关联的一组伪地层柱状图。此外，然后将所选择的低频带应用到真实地震数据踪迹。然后将经过处理的地震数据与集群原型地震踪迹进行比较。作为结果，伪地层柱状图集群被分配给实际的地震数据踪迹位置。现在，在每个踪迹位置处，可以询问集群的加了标记的综合地层以提供净-毛比、分布范围和其它相关地图。
虽然在上述说明书中已经针对某些优选实施例描述了本发明，并且已经为了说明的目的阐明了大量细节，但本领域的技术人员清楚本发明可以加以改变，并且可以在很大程度上改变这里描述的某些其它细节，而不偏离本发明的基本原理。
Claims (14)
1.一种对完全标记的综合地层柱状图进行建模以丰富储层模型的方法，包括以下步骤：
(a)基于预先选择的地质模式向综合地层柱状图动态地分配多个地层单元；
(b)基于预先选择的地质模式向综合地层柱状图中的每个地层单元动态地分配弹性地质属性；
(c)对综合地层柱状图进行采样以提供弹性属性日志；
(d)将弹性属性日志转换成综合地震图；以及
(e)动态地将所述综合地震图与在一组真实地震图中的一个相应的地震图进行匹配，以获得在储层模型中综合地层柱状图的坐标。
2.权利要求1的方法，其中重复步骤(a)至(e)，以丰富储层模型内的多个地层柱状图。
3.权利要求2的方法，其中对于这组真实地震图中的每一个地震图，存在多个匹配的综合地震图。
4.权利要求3的方法，其中由确定性限制基于遗传算法优化生成的一组标准被用于从多个匹配的综合地震图中选择一个综合地震图。
5.权利要求1的方法，其中分配给综合地层柱状图的所述多个地层单元被限制到感兴趣的地质单元。
6.权利要求1的方法，其中利用遗传编程和模糊神经网络将弹性属性日志变换成储层属性。
7.权利要求1的方法，其中地层沉积模式被用于综合地层柱状图的地层单元中所分配的岩性分布。
8.权利要求1的方法，其中为了将综合地震图与一组真实地震图中的一个相应的地震图进行匹配以获得储层模型中综合地层柱状图的坐标的目的而使用索引图动态地分配适当的伪钻井。
9.权利要求1的方法，其中通过对来自综合地震柱状图的低频综合地震图进行集群并将综合地震图和一组真实地震图进行比较来估计净-毛比。
10.权利要求1的方法，其中综合地层柱状图被用于计算概率幅度和偏离之比。
11.一种用于生成完全标记的综合地层柱状图以丰富储层模型的系统，包括：
基于预先选择的地质模式被动态地分配给综合地层柱状图的多个地层单元；
基于预先选择的地质模式被动态地分配给综合地层柱状图中的每个地层单元的多个弹性地质属性；
从来自综合地层柱状图的多个弹性地质属性日志的采样所转换而来的综合地震图；和
一组真实地震图，其中综合地震图已经被动态地与一组真实地震图中的至少一个进行匹配，以获得储层模型中的综合地震柱状图的坐标。
12.权利要求11的系统，其中所述系统生成多个综合地震图，并将多个综合地震图与这组真实地震图中的所有地震图进行匹配，以丰富储层模型。
13.权利要求12的系统，其中所述系统生成多个储层模型，其中每个模型由不同的多个综合地震图得以丰富。
14.一种对完全标记的综合地层柱状图进行建模以丰富储层模型的方法，包括以下步骤：
(a)建立分级地层架构；
(b)定义描述相对纹理的岩性细化索引表；
(c)将真实钻井数据集成到分级地层架构中；
(d)架构要在建立综合地层柱状图时所使用的地层规则；
(e)定义具有限制的岩性属性规则；和
(f)生成结合了分级地层架构、地层规则和岩性属性规则的综合柱状图，其中包括在柱状图中的地质单元是动态的。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103930650A (zh) * | 2012-01-11 | 2014-07-16 | 贝克休斯公司 | 用于自动页岩采摘和页岩体积确定的系统及算法 |
| CN109491722A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-03-19 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于微信小程序的柱状图图表插件系统及其实现方法 |
Families Citing this family (56)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2884636B1 (fr) * | 2005-04-15 | 2007-07-06 | Earth Resource Man Services Er | Pr0cede de determination hierarchique d'evenements coherents dans une image |
| AU2007225358B2 (en) * | 2006-03-02 | 2012-11-15 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for quantifying reservoir connectivity using fluid travel times |
| US20110320182A1 (en) * | 2007-08-01 | 2011-12-29 | Austin Geomodeling | Method and system for dynamic, three-dimensional geological interpretation and modeling |
| AU2009244726B2 (en) * | 2008-05-05 | 2014-04-24 | Exxonmobil Upstream Research Company | Modeling dynamic systems by visualizing and narrowing a parameter space |
| BRPI0910752A2 (pt) * | 2008-05-22 | 2015-09-29 | Exxonmobil Upstream Res Co | métodos para transformar um volume de dados sísmicos adquirido em um exame sísmico, para produzir hidrocarbonetos de uma região de subsuperfície, para fundir superfícies e para explorar hidrocarbonetos, e, produto de programa de computador |
| CA2743479C (en) | 2008-11-14 | 2016-06-28 | Exxonmobil Upstream Research Company | Forming a model of a subsurface region |
| EP2387730A1 (en) * | 2009-01-13 | 2011-11-23 | ExxonMobil Upstream Research Company | Methods and systems to volumetrically conceptualize hydrocarbon plays |
| US9207351B2 (en) | 2009-06-26 | 2015-12-08 | Exxonmobil Upstream Research Company | Constructing resistivity models from stochastic inversion |
| CA2776764A1 (en) | 2009-11-30 | 2011-06-03 | Exxonmobil Upstream Research Company | Adaptive newton's method for reservoir simulation |
| WO2011073861A2 (en) * | 2009-12-15 | 2011-06-23 | Schlumberger Canada Limited | Method for modeling a reservoir basin |
| US8452580B2 (en) * | 2010-02-26 | 2013-05-28 | Chevron U.S.A. Inc. | Method and system for using multiple-point statistics simulation to model reservoir property trends |
| US10746899B2 (en) | 2010-03-12 | 2020-08-18 | Mark C. Robinson | 3D-well log invention |
| US8694261B1 (en) | 2010-03-12 | 2014-04-08 | Mark C. Robinson | 3D-well log invention |
| EP2564309A4 (en) | 2010-04-30 | 2017-12-20 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and system for finite volume simulation of flow |
| US20110310101A1 (en) * | 2010-06-22 | 2011-12-22 | Schlumberger Technology Corporation | Pillar grid conversion |
| CA2803068C (en) | 2010-07-29 | 2016-10-11 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and system for reservoir modeling |
| CA2803066A1 (en) | 2010-07-29 | 2012-02-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Methods and systems for machine-learning based simulation of flow |
| AU2011283193B2 (en) | 2010-07-29 | 2014-07-17 | Exxonmobil Upstream Research Company | Methods and systems for machine-learning based simulation of flow |
| US9058446B2 (en) | 2010-09-20 | 2015-06-16 | Exxonmobil Upstream Research Company | Flexible and adaptive formulations for complex reservoir simulations |
| WO2012071090A1 (en) | 2010-11-23 | 2012-05-31 | Exxonmobil Upstream Research Company | Variable discretization method for flow simulation on complex geological models |
| US9702994B2 (en) * | 2011-02-18 | 2017-07-11 | Westerngeco L.L.C. | Waveform inversion by multiple shot-encoding for non-fixed spread geometries |
| US9489176B2 (en) | 2011-09-15 | 2016-11-08 | Exxonmobil Upstream Research Company | Optimized matrix and vector operations in instruction limited algorithms that perform EOS calculations |
| EP2761340B1 (fr) | 2011-09-30 | 2016-01-13 | Total SA | Procédé d'extraction de vignette d'une image d'entraînement pour contraindre la modélisation géostatistique multipoint du sous-sol |
| AU2012369158B2 (en) * | 2012-02-10 | 2014-08-14 | Landmark Graphics Corporation | Systems and methods for selecting facies model realizations |
| US10578767B2 (en) * | 2012-09-26 | 2020-03-03 | Exxonmobil Upstream Research Company | Conditional process-aided multiple-points statistics modeling |
| CA2883169C (en) | 2012-09-28 | 2021-06-15 | Exxonmobil Upstream Research Company | Fault removal in geological models |
| WO2014092713A2 (en) | 2012-12-13 | 2014-06-19 | Landmark Graphics Corporation | System, method and computer program product for evaluating and ranking geobodies using a euler characteristic |
| WO2014160741A1 (en) * | 2013-03-27 | 2014-10-02 | Schlumberger Canada Limited | Automatic geosteering and evolutionary algorithm for use with same |
| GB2512372B (en) * | 2013-03-28 | 2020-07-29 | Total Sa | Method of modelling a subsurface volume |
| MX2015014050A (es) | 2013-05-15 | 2016-06-07 | Landmark Graphics Corp | Trazas sismicas estratigraficas para interpretar fallas geologicas. |
| AU2015298233B2 (en) | 2014-07-30 | 2018-02-22 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for volumetric grid generation in a domain with heterogeneous material properties |
| US10359523B2 (en) | 2014-08-05 | 2019-07-23 | Exxonmobil Upstream Research Company | Exploration and extraction method and system for hydrocarbons |
| CA2963416A1 (en) | 2014-10-31 | 2016-05-06 | Exxonmobil Upstream Research Company | Handling domain discontinuity in a subsurface grid model with the help of grid optimization techniques |
| WO2016070073A1 (en) | 2014-10-31 | 2016-05-06 | Exxonmobil Upstream Research Company | Managing discontinuities in geologic models |
| EP3213125A1 (en) | 2014-10-31 | 2017-09-06 | Exxonmobil Upstream Research Company Corp-urc-e2. 4A.296 | Methods to handle discontinuity in constructing design space for faulted subsurface model using moving least squares |
| US10605940B2 (en) | 2015-06-24 | 2020-03-31 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for selecting horizon surfaces |
| CA3023864C (en) * | 2016-07-15 | 2021-08-17 | Landmark Graphics Corporation | Determining a numerical age for geological events within a scheme |
| WO2018118374A1 (en) | 2016-12-23 | 2018-06-28 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and system for stable and efficient reservoir simulation using stability proxies |
| US10816684B2 (en) * | 2017-02-02 | 2020-10-27 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for rapid calibration of seismic interval attributes to rock properties for assessment uncertainty |
| US10724364B2 (en) * | 2017-03-06 | 2020-07-28 | Baker Hughes, A Ge Company, Llc | Creation of structural earth formation models |
| CN109283574B (zh) * | 2017-07-19 | 2021-03-19 | 中国石油化工股份有限公司 | 低频模型构建方法及计算机可读存储介质 |
| EP3724793A4 (en) * | 2017-12-14 | 2021-10-20 | Services Pétroliers Schlumberger | SYSTEM AND METHOD FOR SIMULATION OF TANK MODELS |
| WO2019194951A1 (en) | 2018-04-02 | 2019-10-10 | Exxonmobil Upstream Research Company | Conditioning method and system for channel lobe deposition environment |
| US11604909B2 (en) | 2019-05-28 | 2023-03-14 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for accelerated computation of subsurface representations |
| US11249220B2 (en) | 2019-08-14 | 2022-02-15 | Chevron U.S.A. Inc. | Correlation matrix for simultaneously correlating multiple wells |
| US11010969B1 (en) | 2019-12-06 | 2021-05-18 | Chevron U.S.A. Inc. | Generation of subsurface representations using layer-space |
| US11187826B2 (en) | 2019-12-06 | 2021-11-30 | Chevron U.S.A. Inc. | Characterization of subsurface regions using moving-window based analysis of unsegmented continuous data |
| US10984590B1 (en) | 2019-12-06 | 2021-04-20 | Chevron U.S.A. Inc. | Generation of subsurface representations using layer-space |
| US11263362B2 (en) | 2020-01-16 | 2022-03-01 | Chevron U.S.A. Inc. | Correlation of multiple wells using subsurface representation |
| US11320566B2 (en) | 2020-01-16 | 2022-05-03 | Chevron U.S.A. Inc. | Multiple well matching within subsurface representation |
| US11397279B2 (en) | 2020-03-27 | 2022-07-26 | Chevron U.S.A. Inc. | Comparison of wells using a dissimilarity matrix |
| US11952868B2 (en) | 2020-04-07 | 2024-04-09 | Saudi Arabian Oil Company | Methods for generating synthetic production logs for perforated intervals of a plurality of wells |
| CN111413737A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-07-14 | 大庆油田有限责任公司 | 一种密井网区地震层位解释到沉积单元的方法 |
| CN112394404B (zh) * | 2020-12-14 | 2023-10-20 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种渐进式储层精细表征方法 |
| US11584889B2 (en) | 2021-01-04 | 2023-02-21 | Saudi Arabian Oil Company | Synthetic source rock with tea |
| US11885790B2 (en) | 2021-12-13 | 2024-01-30 | Saudi Arabian Oil Company | Source productivity assay integrating pyrolysis data and X-ray diffraction data |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2738920B1 (fr) * | 1995-09-19 | 1997-11-14 | Elf Aquitaine | Methode de reconnaissance automatique de facies sismiques |
| US5838634A (en) * | 1996-04-04 | 1998-11-17 | Exxon Production Research Company | Method of generating 3-D geologic models incorporating geologic and geophysical constraints |
| US6246963B1 (en) * | 1999-01-29 | 2001-06-12 | Timothy A. Cross | Method for predicting stratigraphy |
| US6754588B2 (en) * | 1999-01-29 | 2004-06-22 | Platte River Associates, Inc. | Method of predicting three-dimensional stratigraphy using inverse optimization techniques |
| US6480790B1 (en) * | 1999-10-29 | 2002-11-12 | Exxonmobil Upstream Research Company | Process for constructing three-dimensional geologic models having adjustable geologic interfaces |
| US6853922B2 (en) * | 2001-07-20 | 2005-02-08 | Tracy Joseph Stark | System for information extraction from geologic time volumes |
| US7606691B2 (en) * | 2001-12-13 | 2009-10-20 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for locally controlling spatial continuity in geologic models |
| US7379854B2 (en) * | 2002-12-19 | 2008-05-27 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method of conditioning a random field to have directionally varying anisotropic continuity |
| US7516055B2 (en) * | 2004-08-20 | 2009-04-07 | Chevron U.S.A. Inc | Multiple-point statistics (MPS) simulation with enhanced computational efficiency |
| US7079953B2 (en) | 2004-08-20 | 2006-07-18 | Chevron U.S.A. Inc. | Method for creating facies probability cubes based upon geologic interpretation |
-
2007
- 2007-02-08 US US11/672,925 patent/US7706981B2/en active Active
-
2008
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- 2008-02-07 AU AU2008213626A patent/AU2008213626B2/en active Active
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103930650A (zh) * | 2012-01-11 | 2014-07-16 | 贝克休斯公司 | 用于自动页岩采摘和页岩体积确定的系统及算法 |
| CN103930650B (zh) * | 2012-01-11 | 2017-07-28 | 贝克休斯公司 | 用于自动页岩采摘和页岩体积确定的系统及算法 |
| CN109491722A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-03-19 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于微信小程序的柱状图图表插件系统及其实现方法 |
Also Published As
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