CN102576090A - 用于建模受关注地质体的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

生成表示受关注地质体的地质结构的受关注地质体的模型。模型是作为地质时代中一串点上的一系列地质事件生成的,以便每一个事件按顺序沉积或腐蚀。给定地质事件是基于在该地质事件时受关注地质体的拓扑和/或地质属性,在地质事件时影响地质构成、沉积和/或侵蚀的环境条件,和/或其他考虑因素而确定的。给定地质事件进一步被确定,以至少在某种程度上尊重在对受关注地质体内的地质参数的直接测量(和/或其中的趋势)获取的局部条件数据。

Description

用于建模受关注地质体的系统和方法
技术领域
本发明涉及对受关注地质体、符合从对受关注地质体的一个或多个地质参数的测量值导出的局部条件数据的随机建模。
背景技术
在用于建模地质储油层的技术中,条件性是储油层模型的主要要求。不仅储油层模型应该尊重属性分布的统计信息和空间异质性,而且还尊重本地直接(例如,钻孔岩心和钻井记录等等)和间接(例如,地震信息、起源、异源周期等等)条件数据。若没有条件性,储油层模型不会提供对储油层响应的准确预测。另外,由于潜在异质性结果的巨大的模型空间,因此,预期一致的模型和条件数据匹配是不切实际的。
发明内容
本发明的一个方面涉及被配置成建模受关注地质体的地质结构的系统。在一个实施例中,系统包括电子存储器和一个或多个处理器。电子存储器被配置成存储受关注地质体的模型,其中,所存储的受关注地质体的模型将受关注地质体的一个或多个地质参数表示为受关注地质体内的位置的函数,其中,受关注地质体的模型包括受关注地质体内的第一流事件的第一事件模型,并且其中,第一流事件对应于地质时代中的第一点。一个或多个处理器被配置成执行一个或多个计算机程序模块。计算机程序模块包括局部条件数据模块、约束模块、事件模块、选择模块,以及模型模块。局部条件数据模块被配置成获取关于受关注地质体内的第二流事件的局部条件数据,其中,所述局部条件数据是从在受关注地质体的模型中表示的受关注地质体的一个或多个地质参数中的至少一项的测量值导出的,并且其中,第二流事件对应于地质时代中的第一点之后的第二点。约束模块被配置成对于第二流事件,确定对由受关注地质体的模型所表示的一个或多个地质参数的约束,其中,约束是基于涉及第二流事件的局部条件数据而确定的。事件模块被配置成通过对于每个第二事件模型随机地确定符合由约束模块对于第二流事件确定的约束的所述一个或多个地质参数的分布,来生成多个第二事件模型。选择模块被配置成选择所述多个第二事件模型中的一个,以便合并到受关注地质体的模型中。模型模块被配置成将所选第二事件模型合并到受关注地质体的模型中。
本发明的另一方面涉及建模受关注地质体的地质结构的计算机方法。该方法在包括被配置成执行一个或多个计算机程序模块的一个或多个处理器的计算机系统中实现。在一个实施例中,方法包括将受关注地质体的模型将存储到可以被一个或多个处理器访问的电子存储介质中,其中,所存储的受关注地质体的模型将受关注地质体的地质参数中的一个或多个表示为受关注地质体内的位置的函数,其中,受关注地质体的模型包括受关注地质体内的第一流事件的第一事件模型,并且其中,第一流事件对应于地质时代中的第一点;获取关于受关注地质体内的第二流事件的局部条件数据,其中,所述局部条件数据是从在受关注地质体的模型中表示的受关注地质体的一个或多个地质参数中的至少一项的测量值导出的,并且其中,第二流事件对应于地质时代中的第一点之后的第二点;对于第二流事件,确定对由受关注地质体的模型所表示的一个或多个地质参数的约束,其中,约束是基于涉及第二流事件的局部条件数据而确定的;通过对于每个第二事件模型随机地确定符合由约束模块对于第二流事件确定的约束的所述一个或多个地质参数的分布,来生成多个第二事件模型;选择所述多个第二事件模型中的一个以便合并到受关注地质体的模型中;以及将所选择的第二事件模型合并到受关注地质体的模型中。
本发明的再一个方面涉及建模受关注地质体的地质结构的计算机方法。该方法在包括被配置成执行一个或多个计算机程序模块的一个或多个处理器的计算机系统中实现。在一个实施例中,该方法包括:(a)初始化受关注地质体的模型的生成,其中,受关注地质体的模型将受关注地质体的一个或多个地质参数表示为受关注地质体内的位置的函数;(b)获取关于受关注地质体的局部条件数据,其中,所述局部条件数据是从在受关注地质体的模型中表示的受关注地质体的一个或多个地质参数中的至少一项的测量值导出的;(c)对于对应于地质时代中的第一点的第一流事件,确定对由受关注地质体的模型所表示的所述一个或多个地质参数的约束,其中,所述约束是基于所述局部条件数据确定的;(d)随机地生成多个事件模型,所述多个事件模型将所述第一流事件的所述一个或多个地质参数表示为受关注地质体内的位置的函数,其中,所述一个或多个地质参数在所述多个事件模型中的每一个内的分布受到在操作(c)中确定的约束的约束;(e)选择所述多个事件模型中的一个以便合并到受关注地质体的模型中;(f)将所选择的事件模型合并到受关注地质体的模型中;以及(g)对于受关注地质体内的对应于地质时代中的第一点之后的地质时代中的点的至少一个额外的流事件,重复操作(c)-(g)。
本发明的这些及其他目的、特点,以及特征,以及结构的相关元件以及部件的组合的操作方法和功能,以及制造成本的节约,通过下面的参考附图对所附的权利要求进行的详细描述,将变得更加显而易见,所有的这些附图构成了此说明书的一部分,其中,相同的附图标记表示各个图中的对应的部分。然而,应该明确地理解,附图都只用于说明和描述,不作为对本发明的限制。如在说明书和权利要求中所使用的,单数形式也包括多个指称对象的对象,除非上下文明确地特别指出。
附图说明
图1示出了根据本发明的一个或多个实施例的被配置成生成表示受关注地质体的地质结构的受关注地质体的模型的系统。
图2示出了根据本发明的一个或多个实施例的受关注地质体内的示例井,受关注地质体中所包括的单个事件的事件模型的多个事件中心线,以及带有示例井的相对应的通道拦截。
图3示出了根据本发明的一个或多个实施例的包括十五个事件模型的受关注地质体的模型。
图4示出了根据本发明的一个或多个实施例的建模受关注地质体的地质结构的方法。
具体实施方式
图1示出了被配置成生成表示受关注地质体的地质结构的受关注地质体的模型的系统10。由系统10所生成的模型通过将受关注地质体的地质参数表示为受关注地质体内的位置的函数,来表示受关注地质体的地质结构。由系统10所生成的模型被确定为地质时代中一串点上的一系列地质事件,以便每一个事件都沉积在下一个事件的顶部。地质事件可包括流事件。储油层内的流事件是储油层内的地质体所导致的储油层的拓扑图的修改。给定地质事件是基于在该地质事件时受关注地质体的拓扑和/或地质属性,在地质事件时影响地质构成、沉积和/或侵蚀的环境条件,和/或其他考虑因素而确定的。给定地质事件进一步被确定,以至少在某种程度上尊重在对受关注地质体内的地质参数的直接测量(和/或其中的趋势)获取的局部条件数据。在一个实施例中,系统10包括电子存储器12、用户界面14、一个或多个信息资源16、一个或多个处理器18,和/或其他组件。
在一个实施例中,电子存储器12包括以电子方式存储信息的电子存储介质。电子存储器12的电子存储介质可包括与系统10整体地提供的(即,基本上不可移动)的系统存储器和/或通过,例如,端口(例如,USB端口、火线端口等等)或驱动器(例如,磁盘驱动器等等)可移动地可连接到系统10的可移动存储器中的一种或两种。电子存储器12可包括光学可读存储介质(例如,光盘、等等),以磁性方式可读的存储介质(例如,磁带、磁性硬盘驱动器、软盘驱动器等等)、基于电荷的存储介质(例如,EEPROM、RAM等等)、固态存储介质(例如,闪存驱动器等等)和/或其他以电子方式可读的存储介质中的一种或多种。电子存储器12可以存储软件算法、由处理器18所确定的信息、通过用户界面14接收到的信息、从信息资源16接收到的信息,和/或可使系统10正确地运转的其他信息。电子存储器12可以是系统10内单独的组件,或者电子存储器12可以与系统10的一个或多个其他组件(例如,处理器18)整体地提供。
用户界面14被配置成在系统10和用户之间提供接口,通过该接口,用户可以向系统10提供信息并从系统10接收信息。这可使数据、结果,和/或指令以及任何其他能传递的项目(统称为“信息”)在用户和系统10之间传递。如此处所使用的,术语“用户”可以表示单个个人或一组可以互相配合的个人。适于包括在用户界面14中的接口设备的示例包括小键盘、按钮、开关、键盘、旋钮、手柄、显示屏幕、触摸屏、扬声器、麦克风、指示灯、可听警报,以及打印机。在一个实施例中,用户界面14实际包括多个单独的接口。
可以理解,其他通信技术,无论是硬线连接的还是无线的,也被本发明预期为用户界面14。例如,本发明预期,用户界面14可以与由电子存储器12所提供的可移动存储器接口集成。在此示例中,可以将信息从允许用户自定义系统10的实现的可移动存储器(例如,智能卡、闪存驱动器、可移动磁盘等等)加载到系统10中。适于作为用户界面14与系统10一起使用的其他示例性输入设备以及技术包括,但不仅限于,RS-232端口、RF链路、IR链路、调制解调器(电话、电缆或其他)。简而言之,用于与系统10传递信息的任何技术也都可以被本发明预期为用户界面14。
信息资源16包括关于受关注地质体和/或建模受关注地质体的地质结构的过程的一个或多个信息源。作为非限制性示例,信息资源16中的一种可包括涉及在受关注地质体内的事件的沉积、形成和/或侵蚀过程中在受关注地质体处存在的环境条件的信息。如下面进一步地讨论的,此信息可以在建模单个事件时实现。
作为信息资源16的另一非限制性示例,信息资源16中的一种可包括数据集,其中包括一个或多个地质体的局部条件数据。如此处所使用的,“局部条件数据”是指在地质体的一个或多个地质参数的地质体,和/或地质参数的趋势或分布特征。例如,“局部条件数据”可包括从位于在地质体上或其附近钻的一个或多个井内的设备获取的测量值,在地质体上或其附近的表面上的获取的地震数据(或从其中导出的信息),和/或地质体的一个或多个特征的其他测量值。
处理器18被配置成在系统10中提供信息处理能力。如此,处理器18可包括数字处理器、模拟处理器、被设计成能处理信息的数字电路、被设计成能处理信息的模拟电路、状态机中的一种或多种,和/或用于以电子方式处理信息的其他机制。虽然处理器18在图1中被示为单个实体,但是,这只用于说明性目的。在一些实现中,处理器18可包括多个处理单元。这些处理单元可以在物理上位于同一个设备或计算平台内,或者,处理器18可以表示协调地操作的多个设备的处理功能。
如图1所示,处理器18可以被配置成执行一个或多个计算机程序模块。一个或多个计算机程序模块可包括初始化模块20、本地数据模块22、约束模块24、环境信息模块26、地质控制模块28、事件模块30、选择模块32、模型模块34中的一个或多个和/或其他模块。处理器18可以被配置成通过软件;硬件;固件;软件、硬件,和/或固件的某种组合;和/或用于配置处理器18上的处理能力的其他机制,来执行模块20、22、24、26、28、30、32和/或34。
应该理解,虽然模块20、22、24、26、28、30、32,以及34在图1中被示为共同位于单个处理单元内,但是,在其中处理器18包括多个处理单元的各实现中,模块20、22、24、26、28、30、32和/或34中的一个或多个可以远离其他模块。下面所描述的对由不同的模块20、22、24、26、28、30、32和/或34所提供的功能的描述只是说明性的,并不是限制性的,因为模块20、22、24、26、28、30、32和/或34中的任何一个模块可以提供比所描述的功能多一些或少一些功能。例如,可以省略20、22、24、26、28、30、32和/或34中的一个或多个,其某些或全部功能可以由模块20、22、24、26、28、30、32和/或34中的其他模块来提供。作为另一个示例,处理器18可以被配置成执行一个或多个额外的模块,这些额外的模块可以执行归属于模块20、22、24、26、28、30、32和/或34中的一个的某些或全部功能。
在一个实施例中,初始化模块20被配置成初始化由系统10生成受关注地质体的模型。如上文所提及的,受关注地质体的模型将受关注地质体的地质参数中的一个或多个表示为受关注地质体内的位置的函数。作为非限制性示例,一个或多个地质参数,和/或其趋势或分布,描述了流源、通道宽度参数、零星填充(fractional fill)参数、平衡断面、河床形态谱、弯曲、流合成、河道充填异质性和/或趋势、底层可蚀性、沉积速率、流块体和/或动量,和/或其他地质参数。
为了初始化模型的生成,初始化模块20获取待生成的模型的初始化参数。例如,初始化参数可包括涉及储油层类型以及受关注地质体的规模的参数(例如,深水斜坡河谷复合体集、深水弱的封闭沟道、河流弯曲沟道带、河流辫状河道复合体,和/或其他类型),关于受关注地质体的大小和/或形状的参数,关于受关注地质体的地理位置的参数,和/或其他参数。初始化参数中的一个或多个可以被初始化模块20从电子存储器12(它们被预先存储的地方)访问,通过用户界面14从用户那里接收,从信息资源16中的一个或多个接收,和/或以别的方式获取。
为了初始化模型的生成,初始化模块20可以提供基线结构,在该结构上,可以定位构成模型的事件。初始化模块20可以基于初始化参数中的至少一些,来生成基线结构。初始化模块20可以基于初始化参数,获取基线结构(例如,从电子存储器12,通过用户界面14,从信息资源16等等)。例如,可以对一组可能的基线结构进行访问,以获取对应于受关注地质体的初始化参数的基线结构。
本地数据模块22被配置成获取关于受关注地质体的局部条件数据。可以从信息资源16中的一个中获取局部条件数据。本地数据模块22可以将局部条件数据存储到电子存储器12,供处理器18的模块在建模受关注地质体时使用。在一个实施例中,当在对受关注地质体内的给定事件建模时,本地数据模块22获取涉及给定事件的局部条件数据(例如,从信息资源16中的一个,从预先存储到电子存储器12中的数据,等等)。
在一个实施例中,本地数据模块22被配置成实现用于解释局部条件以指定可以尊重此数据的特定结构的可能性的技术。在一个实施例中,本地数据模块22指定对应于局部条件数据的特定结构可能性,并将此转换为此数据被所产生的结构模型尊重的概率。
约束模块24被配置成确定由系统10所生成的受关注地质体的模型所表示的地质参数中的一个或多个的一个或多个约束。给定约束可以直接约束地质参数,或者也可以约束地质参数的趋势。井中的事件厚度的分布可以约束事件的厚度分布,井中的混合的层叠的频率或不满的填充特征可以约束事件的表现有组织的层叠模式的频率,井中的隔离或溢出事件的频率可以约束混乱的模式或撕裂的频率,测深学/地形控制的存在可以约束事件的源、朝向、几何形状,和/或形态,和/或可以约束其他地质参数。约束基于局部条件数据,并被确定为促进模型与局部条件数据的一致性。
由于系统10逐事件地生成受关注地质体的模型,因此,在一个实施例中,约束模块24以相同的方式操作,以分别地为建模的事件确定约束。在此实施例中,刚好在生成给定事件的模型之前,约束模块24为给定事件内的一个或多个地质参数确定一个或多个约束。这些约束是基于给定事件之后的受关注地质体的模型的拓扑和/或地质特性(或如果给定事件是第一事件,基于基线结构,对应于给定事件的局部条件数据和/或相邻的事件而确定的,没有河道砂存在的井可以阻止,剥离或击退后续的事件越过井眼轨迹,特定厚度的沟道拦截可以约束后续的沟道的实际厚度或迫使相关联的结构的回归或前积,井中的沟道的混合的层叠或不满的河道充填可以约束后续的事件表现有组织的层叠模式,废河道填充可以约束河道改道的位置以及弯曲河环截止,河滩相可以约束后续的河道的接近,地震标志可以被编码为可蚀性约束,以限制事件的放置,和/或其他信息可以被实现为约束。作为非限制性示例,由约束模块24所确定的约束可以约束腐蚀性、事件几何形状、梯度,和/或其他参数或参数中的趋势。
由约束模块24所确定的约束中的一个或多个可以至少部分地是受关注地质体内的位置的函数。例如,约束可以限制或约束从其中获取了局部条件数据的钻井围绕本地的地质参数的确定。这样的约束可以具有硬的边界,或者约束的影响可以随着与钻井(或其他约束震中或源)的距离的增大,而逐渐衰减。这些“软的”边界可以增强模型在某些情况下符合局部条件数据的现实性。
环境信息模块26被配置成获取涉及影响受关注地质体的环境条件的信息。例如,这样的信息可包括海平面、一个或多个构造条件、一个或多个气候条件(例如,湿度、降水、温度、风况、露点等等)、沉积物类型的分布、排放(进入受关注地质体的地质材料和水的容积和/或构成)中的一项或多项,和/或其他环境条件。环境信息模块26可以从信息资源16、用户界面14中的一个或多个获取这样的信息,可以从电子存储器12访问预先存储的信息,和/或可以从其他源获取环境信息。由环境信息模块26从信息资源16、用户界面14,和/或其他源获取的信息可以由环境信息模块26存储到电子存储器12,供进一步的访问。
由于系统10逐事件地生成受关注地质体的模型,因此,在一个实施例中,环境信息模块26操作以逐事件地访问,以获取涉及单个事件(或事件组)的环境条件的信息。作为示例,当系统10准备在受关注地质体内生成给定事件的模型时,环境信息模块26获取涉及地质时代中的对应于给定事件的点处流行环境条件的信息。
地质控制模块28被配置成量化涉及由环境信息模块26所获取的环境条件的信息对受关注地质体的地质结构的影响。此影响的量化可使由系统10所生成的受关注地质体的模型反映当形成受关注地质体时存在的环境条件。
在一个实施例中,涉及环境条件的信息的影响的量化是由地质控制模块28逐事件地作出的。在生成给定事件的模型之前,地质控制模块28量化在地质时代的对应于给定事件的点存在的环境条件对该给定事件的地质参数的影响。此量化可包括确定对给定事件的地质参数的一个或多个约束,对给定事件的地质参数的趋势的一个或多个约束,和/或影响给定事件内的一个或多个地质参数的分布的一个或多个变量。例如,对于给定事件,地质控制模块28可以确定对结构元素大小(例如,通道宽度)、部分填充、平衡断面、沟道谱和/或弯曲度、沟道充填趋势、可蚀性、沉积速率的一个或多个约束,和/或影响给定事件内的地质参数的分布的其他约束。作为非限制性示例,在一个实施例中,地质控制模块28以美国专利申请序列No.12/140,901中所描述的方式量化涉及环境条件的信息的影响,该申请以引用的方式全部并入本文中。另外,公开了用于估计受关注地质体的地质结构的系统和方法的美国专利申请序列No.[申请人的同时提交的美国专利申请参考No.T-7822],该申请以引用的方式全部并入本文中。
事件模块30被配置成在受关注地质体内随机地生成单个事件的模型。为在受关注地质体内生成给定事件的模型,事件模块30随机地将地质参数的分布确定为对应于从近端到远端的事件流的受关注地质体内的位置的函数。由事件模块30对模型的生成动态地自我定位事件流,并由涉及能量、惯性,以及梯度的规则的管制。如此,给定事件的模型的生成基于地质时代中的对应于给定事件中的点,受关注地质体的模型的拓扑和/或地质参数。这意味着,先前建模的流事件(在地质时代预先发生的)的拓扑和/或地质参数影响给定事件的模型。在为给定事件在受关注地质体内生成地质参数的随机分布时,事件模块30实现环境条件对由地质控制模块28所确定的给定事件的影响量化,并符合由约束模块24为给定事件确定的约束。对于给定事件,事件模块30生成多个单独的事件模型,每一个事件模型都具有不同的作为受关注地质体内的位置的函数而随机地确定的一个或多个地质参数在给定事件内的分布。
选择模块32被配置成从为给定事件确定的多个事件模型中选择,以便所选事件可以被合并到受关注地质体的模型中。在一个实施例中,为从多个事件模型中选择,选择模块32基于一个或多个参数在事件模型内的分布对应于一个或多个参数在受关注地质体内的实际分布的可能性,分别地加权事件模型。权重是基于单个事件模型与局部条件数据的一致性而确定的。
一旦加权了事件模型,就可以随机地选定事件模型中的一个。尽管此选择是随机的,但是,也通过由选择模块32所确定的单个权重来对它进行加权。如此,可以选定带有相对来说与局部条件数据的坏的一致性的事件模型,但是,由于可能将被指定到此事件模型的低的权重,此选择不大可能。在一个实施例中,基于与局部条件数据的坏的一致性,一些所生成的事件模型可以从选择过程中丢弃。在一个实施例中,选择模块32考虑约束超出当前事件的后续的事件的约束。这可以增强系统10的避免在不能尊重条件数据的后续的事件配置中被捕获的能力。在一个实施例中,选择模块32可以回归地拒绝以前的事件,并允许系统10改善全局条件。
在一个实施例中,约束模块24确定约束,事件模块30从相同约束组来生成全部事件模型,然后,选择模块32选定事件模型中的一个。然而,这不是限制性的。例如,在一个实施例中,在由事件模块30生成多个事件期间,由事件模块30所实现的约束由约束模块24动态地更新。在这样的实施例中,选择模块32可以紧随由事件模块30生成之后确定给定事件模型的可能性。基于由选择模块32所确定的可能性,约束可以由约束模块24进行更新。
例如,如果给定事件模型对应于要对其建模的受关注地质体内实际事件的可能性比较高,则约束模块24可以更新约束,以便由事件模块30所生成的未来事件将可能类似于给定事件模型。将可以理解,这种以正在进行中的方式为一个事件动态地更新约束的技术将导致由事件模块30所生成的事件模型的迭代生成,以收敛到事件模块,带有对应关系的高可能性。这相对于其中利用均匀的约束组作出迭代的技术,可以增强事件模型的生成。
在一个实施例中,事件模块30利用对应关系的高可能性来实现预先生成的事件模型,以生成另一事件模型。例如,并非从头开始生成给定事件模型,事件模块30可以干扰预先生成的事件模块的参数和/或位置,而仍符合约束,以确定给定事件模型。预先生成的事件模型的参数和/或位置的干扰可以,例如,包括将预先生成的事件模型的参数和/或位置与一个或多个其他预先生成的事件模型聚集(例如,通过平均、加权平均、遗传组合等等),或分段给定模型(事件模型的某些部分的删除和重新建模)。在此方法中,对事件模型的某些部分而不是对整个事件模型执行可能性分析和选择。用于由事件模块30基于动态约束和/或通过利用预先生成的事件模型来生成事件模型也是可以的。
作为说明,图2描绘了受关注地质体内的示例井36。图2进一步示出了单个事件的事件模型的多个事件中心线,以及相对应的带有井36的沟道拦截。通过阴影表面示出了对应于所示出的事件中心线的事件模型的井接近的加权。还示出了选定的事件模型中心线38,基于指定到单个事件模型的权重,随机地选择的。
返回到图1,模型模块34被配置成将选定事件模型合并到受关注地质体的模型中。合并选定事件模型包括将所选事件模型定位在受关注地质体的模型中的先前建模的事件的顶部(第一事件模型的基线结构)。模型模块34可以调整地质参数中的一个或多个在所选择的事件模块内的分布,来增强与局部条件数据的一致性。模型模块34可以调整地质参数中的一个或多个在所选事件模块内的分布,以确保将后续的事件模型包括在受关注地质体的模型中,将不会降低所选事件模块与局部条件数据的一致性。例如,模型模块34可以约束所选模块内的地质参数中的一个或多个(例如,腐蚀性、拓扑图、梯度等等),以便后续的事件不会在所选事件模型中导致降低与局部条件数据的一致性的变化。
图3示出了包括十五个事件模型(利用相对应的中心线示出)的受关注地质体的模型。根据上文参考系统10(图1所示出并如上文所描述的)所描述的技术,生成和选择了十五个事件模型。在选择单个事件模型之后,通过由与模型模块34(图1所示出并如上文所描述的)相同或类似的模型模块作出的相对较小的调整,添加了向与三个井40相关联的局部条件数据的收敛。
图4示出了建模受关注地质体的地质结构的方法42。方法42导致受关注地质体的模型的生成,受关注地质体的模型将受关注地质体的一个或多个地质参数表示为受关注地质体内的位置的函数。下面所呈现的方法42的操作只是说明性的。在某些实施例中,方法42可以利用没有描述的一个或多个附加的操作完成,和/或没有所讨论的操作中的一个或多个地完成。另外,图4中所示出并且在下面描述方法42的操作的顺序并不是限制性的。
在某些实施例中,方法42可以以计算系统的一个或多个处理设备来实现(例如,数字处理器、模拟处理器、被设计成能处理信息的数字电路、被设计成能处理信息的模拟电路、状态机,和/或用于以电子方式处理信息的其他机制)。一个或多个处理器可包括响应于以电子方式存储在电子存储介质上的指令来执行方法42的某些或全部操作的一个或多个设备。一个或多个处理设备可包括通过专门设计用于执行方法42的操作中的一个或多个的硬件、固件、和/或软件配置的一个或多个设备。
在操作44中,初始化受关注地质体的模型的生成。这可包括获取关于受关注地质体的初始化信息。作为非限制性示例,初始化信息可包括初始化参数,诸如涉及储油层类型以及受关注地质体的规模的参数(例如,深水斜坡河谷复合体集、深水弱的封闭沟道、河流弯曲沟道带、河流辫状河道复合体,和/或其他类型),关于受关注地质体的大小和/或形状的参数,关于受关注地质体的地理位置的参数,和/或其他参数。初始化受关注地质体的模型的生成可包括提供基线结构,将在该结构上构建模型。在一个实施例中,操作44是由与初始化模块20(图1所示出,并且如上文所描述的)相同或类似的初始化模块执行的。
在操作46中,获取关于受关注地质体内的第一事件的局部条件数据。在一个实施例中,操作46是由与本地数据模块22(图1所示出,并且如上文所描述的)相同或类似的本地数据模块执行的。
在操作48中,确定由受关注地质体的模型所表示的一个或多个地质参数在第一事件的事件模型内的分布的约束。约束是基于涉及在操作46中获取的第一事件的局部条件数据而确定的。在一个实施例中,操作48是由与约束模块24(图1所示出,并且如上文所描述的)相同或类似的约束模块执行的。
在操作50中,获取涉及存在于地质时代中的对应于第一事件的点的环境条件的信息。环境条件可包括海平面、一个或多个构造条件、一个或多个气候条件(例如,湿度、温度、风况、露点等等)、沉积物类型的分布、排放(进入受关注地质体的地质材料和水的容积和/或构成)中的一项或多项,和/或其他环境条件。在一个实施例中,操作50是由与环境信息模块26(图1所示出,并且如上文所描述的)相同或类似的环境信息模块执行的。
在操作52中,量化在形成第一事件时存在的环境条件的影响。此量化可以基于在操作50中获取的信息。在一个实施例中,操作52是由与地质控制模块28(图1所示出,并且如上文所描述的)相同或类似的地质控制模块执行的。
在操作54中,生成第一事件的事件模型。事件模型将第一事件的一个或多个地质参数表示为受关注地质体内的位置的函数。一个或多个地质参数在第一事件内的符合在操作48中确定的约束的分布是随机的,并反映在操作52中确定的第一事件的时间存在的环境条件的量化。在一个实施例中,操作54是由与事件模块30(图1所示出,并且如上文所描述的)相同或类似的事件模块执行的。
然后,方法42返回到操作54,以随机地生成第一事件的多个事件模型。在一个实施例中,可以执行循环,以导致对于第一事件的预定数量的事件模型的生成。预定数量可以基于用户输入,并可以通过事件相对于条件数据匹配的性能而更新。一旦对于第一事件完成了对操作54的循环返回,方法42前进到操作56。
在操作56中,为第一事件,选择事件模型中的一个。对第一事件的事件模型的选择是随机的,但是,基于权重加权的,以便更有可能选择更紧密地符合受关注地质体的局部条件数据的事件模型。权重可以基于相对权重,或者权重也可以基于量化与局部条件数据的一致性的绝对标度。在一个实施例中,操作56是由与选择模块32(图1所示出,并且如上文所描述的)相同或类似的选择模块执行的。
在操作56中,为第一事件,选择事件模型中的一个。对第一事件的事件模型的选择是随机的,但是,基于在操作54中确定的权重加权的,以便在操作56中更有可能选择更紧密地符合受关注地质体的局部条件数据的事件模型。在一个实施例中,操作56是由与选择模块32(图1所示出,并且如上文所描述的)相同或类似的选择模块执行的。
在操作58中,在操作56中选定的事件模型被合并到受关注地质体的模型中。合并受关注地质体的模型包括调整一个或多个地质参数,以更紧密地符合局部条件数据。合并受关注地质体的模型可包括调整一个或多个地质参数(和/或其属性或分布),以确保将额外的事件模型合并到受关注地质体的模型中不会降低所选事件模型和局部条件数据的一致性。在一个实施例中,操作58是由与模型模块34(图1所示出,并且如上文所描述的)相同或类似的模型模块执行的。
然后,方法42对操作46、48、50、52、54、56和/或58循环返回,以生成受关注地质体内的后续的事件(例如,第二事件、第三事件等等)的事件模型,直到受关注地质体的模型完成。一旦受关注地质体的模型完成,方法42结束。
虽然为了公开基于当前被认为是最实用和优选的实施例来详细描述本发明的,但是,应所附权利要求书理解,这样的细节仅仅用于所附权利要求书目的,本发明不仅限于所公开的实施例,相反,可以涵盖在所附的权利要求的精神和范围内的修改和等效的方案。例如,可以理解,本发明预期,在可能的程度上,任何实施例的一个或多个特点可以与任何其他实施例的一个或多个特点相结合起来。

Claims (15)

1.一种被配置成建模受关注地质体的地质结构的系统,所述系统包括:
被配置成存储受关注地质体的模型的电子存储器,其中,所存储的受关注地质体的模型将受关注地质体的一个或多个地质参数表示为受关注地质体内的位置的函数,其中,受关注地质体的模型包括受关注地质体内的第一流事件的第一事件模型,并且其中,所述第一流事件对应于地质时代中的第一点;
被配置成执行一个或多个计算机程序模块的一个或多个处理器,所述计算机程序模块包括:
被配置成获取关于受关注地质体内的第二流事件的局部条件数据的局部条件数据模块,其中,所述局部条件数据是从在受关注地质体的模型中表示的受关注地质体的一个或多个地质参数中的至少一项的测量值导出的,并且其中,所述第二流事件对应于地质时代中的第一点之后的地质时代中的第二点;
被配置成对于所述第二流事件确定对由受关注地质体的模型所表示的所述一个或多个地质参数的约束的约束模块,其中,所述约束是基于关于第二流事件的局部条件数据确定的;
被配置成通过对于每个第二事件模型随机地确定符合由约束模块对于第二流事件确定的约束的所述一个或多个地质参数的分布,来生成多个第二事件模型的事件模块;
被配置成选择多个第二事件模型中的一个以便合并到受关注地质体的模型中的选择模块;以及
被配置成将所选择的第二事件模型合并到受关注地质体的模型中的模型模块。
2.如权利要求1所述的系统,其中,所述选择模块被配置成随机地选择所述多个第二事件模型中的一个。
3.如权利要求2所述的系统,其中,所述选择模块被配置成基于符合对应于所述第二流事件的局部条件数据,各个加权所述多个第二事件模型,并且其中,所述对所选择的第二流事件的随机选择是基于对于单个第二事件模型的权重而加权的。
4.如权利要求1所述的系统,其中,将所选择的第二事件模型合并到受关注地质体的模型中包括调整所述一个或多个地质参数中的至少一项在所选择的第二事件模型内的分布,以更准确地符合对应于所述第二流事件的局部条件数据。
5.如权利要求1所述的系统,其中,所述事件模块被进一步配置成考虑存在于地质时代中的第二点的一个或多个环境条件而生成第二事件模型。
6.一种建模受关注地质体的地质结构的计算机方法,其中,所述方法是在包括被配置成执行一个或多个计算机程序模块的一个或多个处理器的计算机系统中实现的,所述方法包括:
将受关注地质体的模型存储到可以被所述一个或多个处理器访问的电子存储介质中,其中,所存储的受关注地质体的模型将受关注地质体的一个或多个地质参数表示为受关注地质体内的位置的函数,其中,受关注地质体的模型包括受关注地质体内的第一流事件的第一事件模型,并且其中,所述第一流事件对应于地质时代中的第一点;
获取关于受关注地质体内的第二流事件的局部条件数据,其中,所述局部条件数据是从在受关注地质体的模型中表示的受关注地质体的一个或多个地质参数中的至少一项的测量值导出的,并且其中,所述第二流事件对应于地质时代中的第一点之后的地质时代中的第二点;
对于所述第二流事件,确定对由受关注地质体的模型所表示的所述一个或多个地质参数的约束,其中,所述约束是基于关于第二流事件的局部条件数据确定的;
通过对于每个第二事件模型随机地确定符合对于第二流事件确定的约束的所述一个或多个地质参数的分布,来生成多个第二事件模型;
选择所述多个第二事件模型中的一个以便合并到受关注地质体的模型中;以及
将所选择的第二事件模型合并到受关注地质体的模型中。
7.如权利要求6所述的方法,其中,选择所述多个第二事件模型中的一个包括随机地选择所述多个第二事件模型中的一个。
8.如权利要求7所述的方法,其中,选择所述多个第二事件模型中的一个包括:
基于符合对应于所述第二流事件的局部条件数据,各个加权所述多个第二事件模型;以及
在基于对于单个第二事件模型的权重而加权的随机选择中,选择所述多个第二事件中的一个。
9.如权利要求6所述的方法,其中,将所选择的第二事件模型合并到受关注地质体的模型中包括调整所述一个或多个地质参数中的至少一项在所选择的第二事件模型内的分布,以更准确地符合对应于所述第二流事件的局部条件数据。
10.如权利要求6所述的方法,其中,所述多个第二事件模型是考虑存在于地质时代中的第二点的一个或多个环境条件而生成的。
11.一种建模受关注地质体的地质结构的计算机方法,其中,所述方法是在包括被配置成执行一个或多个计算机程序模块的一个或多个处理器的计算机系统中实现的,所述方法包括:
(a)初始化受关注地质体的模型的生成,其中,受关注地质体的模型将受关注地质体的一个或多个地质参数表示为受关注地质体内的位置的函数;
(b)获取关于受关注地质体的局部条件数据,其中,所述局部条件数据是从在受关注地质体的模型中表示的受关注地质体的一个或多个地质参数中的至少一项的测量值导出的;
(c)对于对应于地质时代中的第一点的第一流事件,确定对由受关注地质体的模型所表示的所述一个或多个地质参数的约束,其中,所述约束是基于所述局部条件数据确定的;
(d)随机地生成多个事件模型,所述多个事件模型将所述第一流事件的所述一个或多个地质参数表示为受关注地质体内的位置的函数,其中,所述一个或多个地质参数在所述多个事件模型中的每一个内的分布受到在操作(c)中确定的约束的约束;
(e)选择所述多个事件模型中的一个以便合并到受关注地质体的模型中;
(f)将所选择的事件模型合并到受关注地质体的模型中;以及
(g)对于受关注地质体内的对应于地质时代中的第一点之后的地质时代中的点的至少一个额外的流事件,重复操作(c)-(g)。
12.如权利要求11所述的方法,其中,(a)初始化受关注地质体的模型的生成包括提供基线结构,其中,操作(d)中的随机生成所述多个事件模型的分布基于:
所述第一流事件的事件模型的基线结构,以及
对应于地质时代中的第一点之后的地质时代中的点的流事件的先前建模的流事件的所选择的事件模型。
13.如权利要求11所述的方法,其中,(f)将所选择的事件模型合并到受关注地质体的模型中包括调整所述一个或多个地质参数中的至少一项在所选择的事件模型内的分布,以更准确地符合所述局部条件数据。
14.如权利要求13所述的方法,其中,(f)将所选择的事件模型合并到受关注地质体的模型中还包括调整所选择的事件模型内的所述一个或多个地质参数中的至少一项,以降低后续建模的流事件符合局部条件数据的退化。
15.如权利要求11所述的方法,其中,(e)选择所述多个事件模型中的一个以便合并到受关注地质体的模型包括随机地选择所述多个事件模型中的一个以便合并到受关注地质体的模型中。
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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8954303B2 (en) * 2011-06-28 2015-02-10 Chevron U.S.A. Inc. System and method for generating a geostatistical model of a geological volume of interest that is constrained by a process-based model of the geological volume of interest
US9645275B2 (en) 2011-09-22 2017-05-09 Schlumberger Technology Corporation Integrated dip from 3D resistivity tool and borehole imaging tool
US20130132052A1 (en) * 2011-11-18 2013-05-23 Chevron U.S.A. Inc. System and method for assessing heterogeneity of a geologic volume of interest with process-based models and dynamic heterogeneity
AU2013324162B2 (en) 2012-09-28 2018-08-09 Exxonmobil Upstream Research Company Fault removal in geological models
SG11201508516QA (en) * 2013-05-09 2015-11-27 Landmark Graphics Corp Gridless simulation of a fluvio-deltaic environment
EP3175265A1 (en) 2014-07-30 2017-06-07 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
US10288766B2 (en) 2014-10-09 2019-05-14 Chevron U.S.A. Inc. Conditioning of object or event based reservior models using local multiple-point statistics simulations
WO2016070073A1 (en) 2014-10-31 2016-05-06 Exxonmobil Upstream Research Company Managing discontinuities in geologic models
CN104533402B (zh) * 2014-11-25 2017-11-14 长江大学 一种多期叠置复合辫状河道砂体分期厘定方法
EP3559401B1 (en) 2016-12-23 2023-10-18 ExxonMobil Technology and Engineering Company Method and system for stable and efficient reservoir simulation using stability proxies
US11609355B2 (en) * 2018-10-02 2023-03-21 Chevron U.S.A. Inc. System and method for generating an earth model

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070219724A1 (en) * 2004-07-01 2007-09-20 Dachang Li Method for Geologic Modeling Through Hydrodynamics-Based Gridding (Hydro-Grids)
US20080021653A1 (en) * 2006-07-21 2008-01-24 Schlumberger Technology Corporation Method and system for interpreting borehole geological data
US7340385B2 (en) * 2002-06-14 2008-03-04 Schlumberger Technology Corporation Method and program storage device for generating grids representing the architecture of fluvial reservoirs
US7373251B2 (en) * 2004-12-22 2008-05-13 Marathon Oil Company Method for predicting quantitative values of a rock or fluid property in a reservoir using seismic data

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005104003A1 (en) * 2004-03-31 2005-11-03 Exxonmobil Upstream Research Company Method for constructing a geologic model of a subsurface reservoir
US20060041409A1 (en) * 2004-08-20 2006-02-23 Chevron U.S.A. Inc. Method for making a reservoir facies model utilizing a training image and a geologically interpreted facies probability cube
WO2006113502A2 (en) * 2005-04-14 2006-10-26 Swanson Consulting, Inc. Modeling clastic reservoirs
CA2720117C (en) * 2008-05-05 2017-11-28 Exxonmobil Upstream Research Company Systems, methods, and computer program products for modeling dynamic systems by visualizing a parameter space and narrowing the parameter space
US8355898B2 (en) 2008-06-17 2013-01-15 Chevron U.S.A. Inc. System and method for modeling flow events responsible for the formation of a geological reservoir
US8234073B2 (en) 2009-10-23 2012-07-31 Chevron U.S.A. Inc. System and method for estimating geological architecture of a geologic volume

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7340385B2 (en) * 2002-06-14 2008-03-04 Schlumberger Technology Corporation Method and program storage device for generating grids representing the architecture of fluvial reservoirs
US20070219724A1 (en) * 2004-07-01 2007-09-20 Dachang Li Method for Geologic Modeling Through Hydrodynamics-Based Gridding (Hydro-Grids)
US7373251B2 (en) * 2004-12-22 2008-05-13 Marathon Oil Company Method for predicting quantitative values of a rock or fluid property in a reservoir using seismic data
US20080021653A1 (en) * 2006-07-21 2008-01-24 Schlumberger Technology Corporation Method and system for interpreting borehole geological data

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MICHAEL J. PYRCZ, CLAYTON V. DEUTSCH: "ALLUVSIM: A Program for Streamline-based Stochastic Modeling of Fluvial Depositional Systems", 《CENTRE FOR COMPUTATIONAL GEOSTATISTICS,6TH ANNUAL REPORT》 *

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Publication number Publication date
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