CN103403768A - 有关地下岩层的模型的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

地下岩层的模型。至少一些说明性实施例是包括创建地下岩层的模型的方法。该创建可以包括：计算与第一水平地点相关的一组概率，每一个概率指示找到邻接地质层的可能性；估计多个地质层序列，以创建多个估计序列，且所述估计使用该组概率；为所述估计序列的每一个确定用于指示每一个估计序列与测量序列匹配紧密度如何的值，该测量序列由地震勘测来确定；以及基于该值从多个估计序列进行选择，该选择创建地质层的选择序列，并且与所述第一水平地点相关的多个建模值基于所述地质层的选择序列来确定。

Description

有关地下岩层的模型的方法和系统
相关申请的交叉引用
无。
背景技术
为了使钻孔布置和从地下岩层(formation)进行的油气(hydrocarbon)抽提最优化，可以创建岩层的模型。使用该模型，可以利用变化参数进行许多模拟，该变化参数例如为注入井布置、抽提井布置以及二次回收液体的类型和体积。
然而，创建模型使得该模型准确地反映地下岩层可能是非常耗费时间且复杂的任务。可以使用从地震勘测获得的数据和一个或多个勘探钻孔首先创建模型。当钻设额外钻孔时或者当进行进一步地震勘测时(例如，时移(4D)地震)，可能需要更新模型。因此，缩短创建模型的时间或者有助于模型更加准确地反映地下岩层的任何进展将提供竞争优势。
发明内容
附图说明
对于示例性实施例的具体说明，现在将参考附图，其中：
图1示出含油气岩层的透视剖面图；
图2示出岩层的侧视图和表面的俯视图的组合；
图3示出含油气岩层的模型的透视图；
图4示出根据至少一些实施例的地质层的序列示例；
图5示出根据至少一些实施例的方法的高级概述；
图6示出根据至少一些实施例的方法；
图7示出根据至少一些实施例的方法；
图8示出根据至少一些实施例的方法；
图9示出根据至少一些实施例的方法；以及
图10示出根据至少一些实施例的计算机系统。
具体实施方式
符号和术语
在下文的说明书和权利要求书中使用某些词语来指代特定组件。本领域技术人员将理解不同的群组可以用不同的名称来指代某一组件。本文件不意欲对名称不同而非功能不同的组件进行区分。
在以下讨论和权利要求书中，以开放式的方式使用词语“包括”和“包含”，因此，应当理解为表示“包括，但不限于......。”而且，词语“耦接”或“连接”意欲表示间接连接或直接连接。因此，如果第一装置耦接至第二装置，则该连接可以通过直接连接或者通过经由其它装置和连接的间接连接。
针对地下岩层“创建模型”应该不仅包括模型的最初创建，而且还应该包括基于额外数据(例如，在模型最初创建之后进行的地震勘测、通过在模型最初创建之后钻设的钻孔获得的数据)更新现有模型。
详细描述
以下讨论涉及本发明的各个实施例。虽然可以优选这些实施例的一个或多个，然而，所公开的实施例不应当被理解为或在其它方面用于限制包括权利要求书的本公开文本的范围。另外，本领域技术人员将理解下文说明书具有广泛的应用，并且任何实施例的讨论仅表示该实施例是示例性的，并不意欲暗示包括权利要求书的本公开文本的范围局限于该实施例。
各个实施例涉及创建地层(earth formation)的模型的系统和相关方法。尤其，各个实施例涉及基于地质层(geological layer)的估计序列(即，估计的一系列的邻接地质层)创建地层的模型，该地质层的估计序列基于来自一个或多个实际钻孔的实际数据。然后将每一个估计序列与通过地震勘测确定的地质层的序列进行比较，并且最匹配测量序列的估计序列可以被当作各地点处的地层的表现。该讨论被分成三个部分。首先，该讨论将主题和专业术语定位给读者。其次，提供了对各个实施例的非数学描述。最后，提供了更加数学的处理。
图1示出地球的表面的一部分以及下伏地层的剖视透视图。尤其，图1示出地球的表面100的一部分和下伏含油气岩层102(在下文中，只称为“岩层102”。岩层102驻留在该表面下方的一些距离D处，表面100与岩层102的顶面104之间的覆盖层没有在图1中示出。示出为近似矩形的岩层102的精确形状事实上是通过各种因素确定的，例如，断层作用、沉积环境、差异压实、岩层102上方的不透水(impervious)岩石层的地点、以及不透水岩石层(rock layer)相对于该表面的角度。
岩层102的一般形状可以通过一个或多个地震勘测来建立。例如，多个地震检波器(例如，地震检波器106和108)可以沿着表面100被布置在一个或多个电缆(例如，电缆110)中。诸如来自爆炸或者来自特别设计的卡车的能量源产生在覆盖层和岩层102中传播的能量波，而部分能量在每一个地质边界处反射。基于反射能量到达地震检波器的计时，以及这种能量的振幅，可以确定岩层102的低垂直分辨率但高空间分辨率的“画面”。在许多情况下，地震勘测的垂直分辨率可以是约10英尺。换句话说，在形成岩层102的“画面”的信息的阵列中，单个数据可以表现垂直方向上大约10英尺的岩层102。因此，虽然地震数据可以涵盖广阔的水平区域，然而地震数据的垂直分辨率是低的。
除了地震信息之外，还可以具有来自一个或多个钻孔的有关岩层102的数据。为了勘探目的、油气抽提或为了两者，例如，钻孔112、116以及118可以从表面100被钻入岩层102中。说明性钻孔被显示为垂直的，但是它们能够具有任意几何形状。图1中的说明性钻孔112、114、116、118以及120分别包括井头122、128、124、126以及130。井头表明这些说明性钻孔已经完成；然而，有关岩层102的信息可以在说明性钻孔的创建的任何阶段来累积。例如，在进行钻探时，钻柱可以包括测量岩层特性的测井工具(loggingtool)。另外，在当钻柱在钻探过程中被移走时的时间段期间，或者在钻孔完成之后，岩层102可以通过被降入钻孔中的电缆式(wireline)测井工具来进行记录。
通过在钻孔内运行的测井工具获得的数据具有高垂直分辨率。在一些情况下，在钻孔内获得的数据的分辨率可以是大约一英尺分辨率，并且在一些情况下是六英寸分辨率。换句话说，通过测井工具在钻孔内得到的一个数据可以表现一英尺的岩层102，并且在一些情况下，一个数据可以表现六英寸的岩层102。然而，虽然测井工具可以提供有关邻近于该钻孔的岩层的更加准确的信息，然而，空间覆盖相对较低。例如，在一些情况下，探测能量(interrogating energy)(无论什么形式)可以仅延伸到钻孔周围的岩层中几英尺。因此，测井数据可以是高垂直分辨率，但低水平分辨率。
仍参照图1，地下岩层102可以定义几个相关特征。例如，岩层的顶面104到岩层的底面132(反之亦然)可以称为“层序(sequence)”，而顶面104和底面132被视为“层序边界”。在其它情况下，层序可以指的是比完整的岩层少。而且，在岩层102内(即，在层序边界之间)，该岩层可以定义一个或多个“层”(例如，层134和层136)。这些层可以通过构成该岩层的岩石的任何适合的性质来定义，例如不同的相(facies)、岩石类型、变化的岩石物理特性(例如，孔隙度(porosity)、渗透率(perneability))、或变化的岩石力学特性(例如，脆度、杨氏模量)。
一组层可以称为“区间(interval)”。例如，层134和层136一起可以认为是区间138。另外，这些层之间的一个或多个界面可以是特别感兴趣的。例如，层136与层142之间的界面140(点划线所示)可以表现海岸线在其最大向陆位置处同一时间的、最大海侵时的沉积面。这种表面可称为“最大海泛面(flooding surface)”。其它相关表面可包括层序边界和海侵面或者在所描述的层序地层几何形态中使用的任何类型的表面。最后，词语“地质层的序列”指的是邻接层的图案。例如，在图1的图示中的岩层102内钻孔118处的地质层的序列(从下到上考虑)指的是层144、146、142、136以及再就是134。在图1的示例情形中，地质层的不同的序列存在于除钻孔118外的钻孔116的地点处。
根据至少一些实施例，地层内的地点(以及模型内的可能相应的地点)基于水平地点和深度的结合来确认。图2示出说明性岩层的侧视图连同包括网格布局的表面的俯视图。尤其，图2示出岩层102连同在其上叠覆有网格图案的表面100的侧视图。在俯视图中示出的表面100与岩层102水平对齐。图2还凭借虚线示出说明性钻孔的水平地点。尤其，图2示出说明性钻孔112、114、116、118以及120的水平地点。从图2的观看位置看出，贯穿岩层102的虚线描绘钻孔的地点。网格图案的每一个边角和/或交叉点在表面100上限定水平地点(即，XY地点)。例如，边角200限定第一地点，以及网格图案的交叉点202限定第二水平地点。应当理解该网格图案是数学创建，并且不应该被读成需要在表面100上创建实际的网格线。每一个边角和/或交叉点在行业中可以称为共深度点(common depth point，CDP)。例如，地点200是CDP地点，以及地点202是CDP地点。深度即为CDP地点以及该表面下方的标高或深度(或一些其它便利的测量，例如，最大海泛面上方或下方的标高)。因此，岩层102内的特定点可以通过CDP地点和深度值的结合来明确地定位。
一些或全部的地下含油气岩层可以通过使用地质细胞模型来建模。图3示出说明性地质细胞模型的透视图。尤其，图3示出表面100以及岩层102的地质细胞模型300。正如其名称所暗示的，地质细胞模型包括多个地质细胞(例如，细胞302和细胞304)，其中一起加以考虑的全部细胞接近岩层102的物理范围(physical extent)(或相关区块)。如图2所示，细胞302和细胞304是矩形，且全部细胞具有近似相等的体积；然而，细胞的形状以及每一个细胞所代表的体积可以在每一个特定情形下改变。例如，在已知具有明显的油气浸染(impregnation)的部分岩层中，细胞体积可以相对较小，使得可以更加准确地建模或模拟油气移动。在该岩层中具有非常小的油气浸染或者距离计划或实际注入井和/或抽提井很远的地点可以具有较大的体积，这是因为这些细胞中精确的油气移动对整体模拟会具有较小的影响。
应理解每一个细胞(例如，细胞302和细胞304)是数学构建，而不是物理构建。示出表面100下面的模型300的图3的图示仅将表现或建模岩层102的地质细胞模型的理念定位给读者。每一个细胞“包含”与细胞所表示的部分岩层有关的信息或由该信息组成。例如，每一个细胞可以包含指示细胞所表示的岩层的孔隙度的值。每一个细胞可以包含细胞所表示的岩层的渗透率的指示。每一个细胞可以包含细胞所表示的部分岩层的油气饱和度的指示。每一个细胞可以包含细胞所表示的该部分岩层的油气转化(oil-to-gas)饱和度的指示。这些细胞可以与用于限定CDP地点的网格对齐(即，这些细胞的边角与CDP地点对齐)，或者CDP地点可以与每一个细胞的中心对齐。在其它情况下，这些细胞和CDP地点可以不对齐。然后使用模型300，可以在许多不同的抽提技术下模拟岩层102的响应。例如，模型300可以被用于响应于将二次回收液体通过钻孔116泵入岩层中而估计从钻孔112抽提的液体的体积。
说明书现在转到根据至少一些实施例创建地层的模型的非数学描述。如上文提到的，与地震勘测相关的数据具有高水平分辨率，但低垂直分辨率。与钻孔内使用的测井工具相关的数据具有低水平分辨率，但高垂直分辨率。因此，在钻孔进入岩层的地点处，已知有关岩层的高垂直分辨率信息。在与钻孔的地点不对应的CDP地点处，仅已知低垂直分辨率的地震信息。各个实施例涉及基于来自实际钻孔的实际数据计算每一个CDP地点处的高垂直分辨率数据集。从高垂直分辨率数据集，选择一个集以表现特定CDP地点处的岩层，并且该选择是基于每一个高分辨率数据集与地震勘测相关数据之间的比较。创建每一个CDP地点处的高分辨率数据集的初始步骤是垂直转移概率(vertical transition probablity)的概念。
根据特定实施例，创建每一个CDP地点处的高分辨率数据集最初涉及确定发明人在这里把什么称为“垂直转移概率”。尤其，已知每一个实际钻孔处地质层的序列，并且从实际钻孔处地质层的已知序列来计算概率，其中所述概率指示找到邻接地质层的可能性。为了讨论的目的，考虑图4的简化情形。尤其，图4示出凭借第一钻孔400和第二钻孔402遇到的地质层的序列。在钻孔400的情况下，从下看，地质层的序列是：地质层A邻接地质层B邻接地质层C。在钻孔402中，同样从下看，地质层的序列是：地质层A邻接地质层B邻接地质层D。考虑到实际钻孔，从地质层的序列，可以计算出一组概率。对于四个说明性地质层，该组概率采用下面的形式：
{P(A|B)，P(A|C)，P(A|D)，P(B|C)，P(B|D)，P(C|D)}        (1)
其中P(A|B)是地质层A邻接地质层B的概率，P(A|C)是地质层A邻接地质层C的概率，P(A|D)是地质层A邻接地质层D的概率，P(B|C)是地质层B邻接地质层C的概率，P(B|D)是地质层B邻接地质层D的概率，以及P(C|D)是地质层C邻接地质层D的概率。在该示例中，为了避免讨论过度复杂，假设这些概率对方向邻接不敏感，使得P(A|B)与P(B|A)相同，因此不包括用于P(B|A)的单独条目。而且，遵循“垂直转移概率”的观念，如果给定的相(或岩石类型)在多个连续层上重复，则在该示例中不将转移计算在内。
使用图4的地质层的说明性序列(总共四个层和两个钻孔)，该组说明性概率将是：
{P(A|B)＝1，P(A|C)＝0，P(A|D)＝0，P(B|C)＝0.5，P(B|D)＝0.5，P(C|D)＝0}   (2)
例如，在钻孔400和钻孔402两者中，地质层A邻接地质层B。在该示例中，在邻近于说明性钻孔400和402的CDP地点处，如果地质层A存在，则地质层A邻接地质层B的概率是1.0。在图4的说明性情形中，地质层B在钻孔400中邻接地质层C，但是地质层B在钻孔402中邻接地质层D，因此，在该示例中，在邻近于说明性钻孔400和402的CDP地点处，如果地质层B存在，则地质层B邻接地质层C的概率是0.5，以及地质层B邻接地质层D的概率也是0.5。在继续进行之前，应当理解图4的情形经过简化以便传达垂直转移概率的概念。在实践中，可以存在多于三个的地质层，并且可以使用多于两个的实际钻孔，因此，该组垂直转移概率可以是大规模的。而且，上文说明性概率没有考虑方向敏感性，在实践中，可以将关于邻接地质层的概率的方向敏感性考虑在内(即，对P(A|B)然后是P(B|A)有不同概率)。
在一些情况下，垂直转移概率使用来自进入岩层中的全部实际钻孔的地质层的实际序列来计算，因此该组概率用于每一个CDP地点。在其它情况下，该组概率可以使用来自实际钻孔(例如，仅CDP地点的预定距离内的实际钻孔)的数据的较小的数据子集来计算。仍在其它情况下，该组概率可以基于CDP地点离实际钻孔的水平距离来调节。例如，对于非常靠近说明性钻孔400的CDP地点，基于最靠近CDP地点的钻孔中的地质层的序列，该组概率可加以更大权重。可以采取诸如插值技术(例如，克里格法)等任意适合的形式来确定对于CDP地点与实际钻孔的邻近性经过加权的该组概率。
一旦为CDP地点确定一组概率，则估计地质层的多个序列(即，“估计序列”)，其中该估计序列使用该组概率来计算。尤其，从已知地质层的点(例如，顶面，底面或最大海泛面)，估计地质层的序列。作为示例，考虑邻近于说明性钻孔400和402的CDP地点，并进一步考虑用于该序列的起点是层A。使用来自上述等式(2)的概率，可以估计下列多个序列：{A，B，C}和{A，B，D}。
在估计多个序列之后，可以确定每一个估计序列中每一个地质层的厚度。估计每一个估计序列内的每一个地质层的厚度可以采取任何适合的形式。在特定实施例中，确定每一个实际钻孔(或用于创建该组概率的每一个实际钻孔)中的每一个地质层的实际厚度。例如，确定说明性钻孔400中地质层A、B以及C的厚度，并且确定说明性钻孔402中地质层A、B以及D的厚度。使用确定的厚度，可以使用统计抽样(例如，蒙特卡洛分析)来估计CDP地点处每一个地质层的厚度。在其它实施例中，任何适合的插值技术可以被用来估计CDP地点处每一个地质层的厚度。
除了估计CDP地点处每一个地质层的厚度之外，可以确定对CDP地点处每一个地质层的孔隙度的估计。估计每一个估计序列内的每一个地质层的孔隙度可以采取任何适合的形式。在特定实施例中，确定每一个实际钻孔(或用于创建该组概率的每一个实际钻孔)中每一个地质层的实际孔隙度。例如，确定说明性钻孔400中地质层A、B以及C的孔隙度，并且确定说明性钻孔402中地质层A、B以及D的孔隙度。使用确定的孔隙度，可以使用统计抽样(例如，蒙特卡洛)来估计CDP地点处每一个地质层的孔隙度。在其它实施例中，任何适合的插值技术可以被用来估计CDP地点处每一个地质层的孔隙度。在特定实施例中，统计抽样(例如，蒙特卡洛)可以同时估计厚度和孔隙度。
另外，可以确定对每一个地质层的密度和声速(即音速)的估计。估计每一个估计序列内的每一个地质层的密度和音速可以采取任何适合的形式。在特定实施例中，确定每一个实际钻孔(或用于创建该组概率的每一个实际钻孔)中的每一个地质层的实际密度和实际音速。使用实际密度和音速，任何适合的插值技术可以被用来估计CDP地点处每一个地质层的密度和音速。
现在具有特定CDP地点处估计序列的每一个层的估计厚度、孔隙度、密度以及音速，可以为每一个估计序列计算声波阻抗痕迹(acoustic impedancetrace)。即，计算每一个估计序列的每一个层的声波阻抗，使得对每一个估计序列得到一声波阻抗痕迹。在上文讨论的具有说明性钻孔400和402和四个地质层的示例中，计算两个声波阻抗痕迹。在继续进行之前，应当理解为每一个估计层序计算的声波阻抗痕迹是高分辨率数据。即，声波阻抗痕迹将具有与来自实际钻孔的数据相同或大体相同的垂直分辨率。
说明性过程中的下一个步骤是从估计序列中选择最有可能准确地表现特定CDP地点处的岩层的地质层的序列。在特定实施例中，从估计序列中选择涉及为每一个估计序列确定用于指示估计序列与测量序列匹配有多紧密的值，该测量序列例如为地震勘测所确定的地质层的低垂直分辨率序列。
尽管如此，基于地震勘测的测量序列具有低垂直分辨率；然而，每一个估计序列具有高垂直分辨率。因此，为了进行比较，可以对每一个估计序列内的数据进行平滑或求平均以及进行校准，使得数据的分辨率大体匹配测量序列的分辨率。基于该比较，每一个估计序列将具有其各自的用于指示估计序列与测量序列匹配有多紧密的值，并且可以选择与测量序列匹配最紧密的估计序列。应当注意，在比较之后，丢弃用于使分辨率相似的求平均，剩下的就是所选择的序列的高分辨率版本。因此，CDP地点处的建模值是基于来自所选择的序列的高分辨率数据。
对这一点的该讨论是针对单个CDP地点。然而，可以在每一个CDP地点(或者少于全部CDP地点的每一个相关CDP地点)处重复该过程，使得每一个相关CDP地点存在选择序列。从所选择的序列，该模型可以使用高分辨率数据来创建。讨论现在转向各个实施例的更加数学性的描述。鉴于上文的非数学描述，随后的讨论有些重复，但也提出了非数学描述中没有讨论的其它信息。
图5示出根据至少一些实施例的方法的高级流程图。尤其，该方法开始(框500)，并继续进行到为先前模型计算变差函数和协方差(框502)。如将针对图6更加深入讨论的，框502所表示的步骤是计算垂直转移概率的前趋(precursor)。接下来，该说明性方法包括产生垂直转移概率分布(框504)。如将针对图7更加深入讨论的，框504所表示的步骤创建限定找到邻接地质层的概率(即，找到邻接相的概率)的垂直转移概率(即，用于概率分布函数的直方图)。接下来，该说明性方法包括产生岩石性质的更新(框506)。如将针对图8讨论的，框506所表示的步骤将为每一个CDP地点创建的高分辨率数据与测量数据进行比较，并且选择用于模型的创建的数据集。接下来，该说明性方法包括更新储层性质(框508)。如将针对图9讨论的，框508所表示的步骤使用所选择的数据创建模型。之后，该方法结束(框510)。
图6示出涉及变差函数(variogram)和协方差(co-variance)的计算的说明性步骤的更加详细的流程图(框502)。图6的流程图是针对单个CDP地点。将对每一个相关CDP地点(以及在一些情况下，全部CDP地点)重复图6的说明性步骤。该说明性方法开始(框600)，并且继续进行到读取和/或解译来自实际钻孔的数据(框602)。在特定实施例中，相关数据是直接或间接指示孔隙度、密度以及音速(用于声波阻抗痕迹的计算)的那些数据。在一些情况下，在实际钻孔内直接测量孔隙度、密度以及音速，因此可以在与实际钻孔相关的数据内直接读取。在其它情况下，可能需要从钻孔内实际测量的数据来计算孔隙度、密度以及音速。
该说明性方法然后继续进行到关于CDP地点来计算(并存储)从实际钻孔到先前地质模型的数据的变差函数和协方差(框604)。变差函数是描述变量的空间相关性的函数。协方差是两个变量如何沿着特定方向一起改变的测度(measure)。在特定情况下，每一个协方差描绘来自实际钻孔的数据与先前地质模型中的地震性质之间的空间连续性和方向性。具有普通技能的人员知道如何确定变差函数和协方差，并且现在理解对特定情形的应用可计算这种函数。在特定实施例中，读取和/或解译来自实际钻孔的数据(框602)以及计算变差函数和协方差(框604)是针对特定区间的，其中可能存在具有层序的多个区间。虽然图1的说明性区间138是近似水平的，然而在许多情形下，区间可以具有明显的倾斜(即，深度随着水平地点的改变而改变)。因此，在特定实施例中，将区间的物理关系考虑在内来计算变差函数和协方差。因此，如果具有层序的其它区间存在，则进行确定(框606)。如果是这样，对其它区间重复读取和计算步骤。
虽然针对图1的讨论仅示出单个层序，但有可能的是相关岩层逻辑上可以被分成多个层序。因此，如果存在其它层序(框608)，则对其它层序重复读取和计算步骤，所述其它层序可以包括多个区间。之后，该说明性方法结束(框610)。虽然针对图6的讨论是针对单个CDP地点的，然而，对一些或全部CDP地点重复各步骤。
说明性过程中的下一个步骤是垂直转移概率分布的产生(框504)。图7示出根据至少一些实施例的涉及垂直转移概率分布的产生的说明性步骤的更加详细的流程图。尤其，该方法开始(框700)，并继续进行到读取区间中的层数(框702)。之后，方法包括为考虑之中的区间以及区间内的层读取和/或解译来自钻孔的实际数据(框704)。
接下来，累积来自实际钻孔的一些或全部数据的直方图(框706)。与框706相关的直方图可以采取许多形式，取决于每一个实际钻孔可获得的数据的类型。为了稍后计算声波阻抗痕迹，最终期望的是每一个层的厚度、密度以及音速。至于密度，取决于在实际钻孔中运行的测井工具的类型，可以直接获得密度(例如，通过伽马工具读取的密度)，或者可以从其它读数计算出(例如，基于来自中子工具的孔隙度读取)。至于音速，取决于在实际钻孔中运行的测井工具的类型，可以直接获得音速(例如，通过声波工具读取的音速)，或者可以从其它读数计算出。而且，在这个上下文中的词语“直方图”应该表示数据的分布的表现，而不应该被读成需要可视化表现。即，可以计算出直方图的可视化表现的数据仍应视为出于本说明书和权利要求书目的下的直方图。
说明性方法中的下一个步骤是概率分布的建立(框708)。框708中的概率分布可以不仅是垂直转移概率，而且可以包括任何其它相关数据(例如，孔隙度、厚度以及密度的概率分布)。如上文的非数学部分讨论的，垂直转移概率是找到邻接地质层的概率。在垂直转移概率的建立中不需要针对框704和框706讨论的来自实际钻孔的各种数据，除了与识别特定层相关的之外。因此，在一些实施例中，只要以一些形式识别这些层，就可以在先前叙述的步骤之前完成框708的垂直转移概率分布的建立。在一些实施例中，垂直转移概率可以表示为：
pi(l)＝pi(l|(l-1)，(l-2)，(l-3)...)＝pi((l)|(l-1))         (3)
其中p是垂直转移概率，i是实际钻孔地点上的指数(例如，p1是实际钻孔1的概率分布)，l是层指数。然后来说，为贯穿每一个层的每一个实际钻孔i计算概率pi。因此，等式(3)采取马尔可夫链的形式，其中转移矩阵限定层l处变量的条件概率，以层l-1处的变量作为考虑。在其它情况下，垂直转移概率可以嵌入马尔可夫链(Embedded Markov Chain，EMC)的形式产生。马尔可夫链对抽样区间(其与每一个层的厚度成比例)的选择是敏感的。当前实施例的上下文中的马尔可夫链与EMC之间的差异在针对层连续改变的状态改变(例如，不存在于实际钻孔中的层)的情况下最明显，其中例如假设存在连续层(相当恒定的厚度)之间的关联。在改变创建垂直转移概率的连续方法的非常厚的层(例如，厚的页岩层)的情况下，可以实施EMC。
说明性方法中的下一个步骤是要产生声波阻抗痕迹(框710)。声波阻抗是音速和密度的乘积，并且在数学上表示为：
AI＝vp×ρ         (4)
其中AI是声波阻抗，vp是音速，以及ρ是密度。因此，使用在框702和704中获得的数据来计算声波阻抗。具有普通技能的人员理解如何利用给定密度和音速计算声波阻抗，从而为免使讨论过度复杂而省略其它细节。而且，为每个个别层计算声波阻抗。
下一个说明性步骤(选择性地)将所创建的数据转换成“规范化计分(normal score)”形式(框712)。规范化计分形式是领域内的数学名词，其表示数据具有零的平均值和一的标准偏差。转换到规范化计分形式是凭借地质统计模拟将计算出的数据分配给每一个CDP地点的前趋。即，在图7的说明性方法中计算的数据是针对阱地点，而不是CDP地点。如果数据凭借模拟技术“分散”到每一个CDP地点，则需要数据的规范化计分形式。另一方面，数据可以通过诸如插值技术(例如，克里格法)的其它技术“分散”到CDP地点，在该情况下，不一定需要规范化计分形式。
如上文的段落中提到的，从针对每一个实际钻孔地点计算的数据，说明性方法中的下一个步骤基于针对实际钻孔地点计算出的数据确定每一个CDP地点处的值(框714)。虽然可以为每一个CDP地点确定所有数据的版本，但根据特定实施例，为每一个CDP地点至少确定层的声波阻抗。确定每一个CDP处的值可以通过模拟技术或通过插值技术(例如，克里格法)来完成。
通过定义，层序包括多个区间，因此如果在该层序中存在其它区间(框716)，则为其它区间重复各说明性步骤。而且，可能存在要考虑的多个层序(框718)，为其它层序重复读取和计算步骤，所述其它层序可以包括多个区间并且在每一个区间中包括多个层。之后，该说明性方法结束(框720)。
说明性过程中的下一个步骤是岩石性质的更新的产生(框506)。图8示出根据至少一些实施例的涉及岩石性质的更新的产生的说明性步骤的更加详细的流程图。尤其，该方法开始(框800)，并进行到参考附近实际声波阻抗对基于地震的声波阻抗痕迹的比较(框802)，作为质量控制步骤。即，如在特定CDP地点与附近实际钻孔地点(谨记实际钻孔将很少直接落到CDP地点上)之间的特定层l的基于地震的声波阻抗痕迹(AIS)，确定与基于地震的声波阻抗痕迹匹配有多紧密。例如，错配度计算可以采取以下形式：
ΔAI＝AIi，l-AIsi，l            (5)
其中ΔAI是错配度，AIi是最近的实际钻孔数据，j是特定CDP地点，以及l是该层。如果ΔAI超过预定阈值，则可以对基于地震的数据进行校正。如果存在基于地震的声波阻抗信息匹配来自实际钻孔的声波阻抗信息的高可信，则可以省略说明框802。
接下来，该说明性方法继续进行到协方差矩阵CD的计算，该协方差矩阵对实际钻孔处声波阻抗与基于地震的声波阻抗之间的线性相关性进行量化。在一些实施例中，该协方差矩阵可以被计算为：
C D ( AI , AI s ) = Σ j = 1 N CDP ( AI j - m AI ) ( AI sj - m AI s ) N CDP - 1 - - - ( 6 )
其中NCDP是CDP地点的数量，mAI是实际钻孔处声波阻抗的平均值，以及mAIs是特定CDP地点处基于地震的声波阻抗的平均值。
利用错配度和协方差矩阵，说明性方法中的下一个步骤是贝叶斯后验项的计算(框806)。在特定实施例中，贝叶斯后验项可以通过首先计算规范化贝叶斯可能项来计算：
p d | m ( d | m ) = 1 ( 2 π ) N CDP / 2 | C D | 1 / 2 exp [ - 1 2 ( d - g ( m ) ) T C D - 1 ( d - g ( m ) ) ] = - - - ( 7 )
= 1 ( 2 π ) N CDP / 2 | C D | 1 / 2 exp [ - 1 2 ( ΔAI ) T C D - 1 ( ΔAI ) ]
其中pd|m是规范化贝叶斯可能项，d是从实际钻孔数据计算出的声波阻抗值的向量，g(m)是基于地震的声波阻抗值的向量，以及T是矩阵转置操作的数学符号。接下来，贝叶斯先验项可以计算为：
p m ( m ) = 1 ( 2 π ) N / 2 | C M | 1 / 2 exp [ - 1 2 ( m - m 0 ) T C M - 1 ( m - m 0 ) ] - - - ( 8 )
其中pm是贝叶斯先验项，以及N对应于NX*NY*NZ，以及CM是模型协方差。贝叶斯后验项的定义遵循以下记法：
p m | d ( m / d ) = p d | m ( d | m ) * p m ( m ) p d ( d ) - - - ( 9 )
其中pm|d是贝叶斯后验项，以及pd(d)是与数据相关的概率。pd(d)项不依赖于模型参数，并且通常看成常数。
一旦计算出贝叶斯后验项，则可从预先确定的垂直转移概率分布得到随机抽样(框808)。换句话说，解决垂直转移概率，就创建了层的估计序列。接下来，以基于地震的声波阻抗数据为基础产生更新(框810)。该更新在数学上可以被表示为：
g*＝gj+δε           (10)
其中g＊是该更新，gj是从特定CDP地点j的实际钻孔数据计算出的声波阻抗值的向量，δ是马尔科夫链蒙特卡洛过程的步长，以及ε是来自框808的随机样本。
接下来，该说明性方法包括增强(upscale)数据(框812)。如上文讨论的，基于地震的声波阻抗痕迹具有低垂直分辨率，而使用实际钻孔数据计算出的声波阻抗痕迹具有高垂直分辨率。因此，在进行比较以查看两个声波阻抗痕迹匹配得如何之前，增强数据(例如，求平均)以使得数据分辨率大体相同。之后，在声波阻抗痕迹之间进行比较(框814)。在一些情况下，该比较是凭借针对等式10计算出的更新的M-H(Metropolis-Hastings)抽样。抽样准则可以被给出如下：
α ( g * , g j ) = min [ 1 , q ( g j | g * ) f ( g * ) q ( g * | g j ) f ( g j ) ] - - - ( 11 )
其中α是指示数据匹配有多紧密的值，f(g*)表示马尔可夫链的初始条件的平稳分布，而q(g*|gj)表示用于提出新的更新候选的条件概率分布函数。换句话说，α表示从马尔可夫链状态j转移到马尔可夫链状态j+1的概率。因此，等式(11)表示具有概率α(g＊，gj)的gj+1＝g*和具有概率(1-α(g＊，gj))的gj+1＝gj。因此，所保存的数据是高分辨率数据，而不是在说明性M-H抽样中使用的增强的数据。
在图8的说明性方法中，逐层进行分析，因此，确定是否存在其它层(框818)。如果已经分析了所有相关的层，该说明性方法结束(框820)。虽然针对图8的讨论是针对单个CDP地点，然而，为一些或全部CDP地点重复各步骤。
该说明性过程中的下一个步骤是模型中储层(reservoir)性质的更新(框508)。图9示出根据至少一些实施例的涉及模型中储层性质的更新的说明性步骤的更加详细的流程图。尤其，该方法开始(框900)，并且对于特定CDP地点，进行到读取特定层的更新的声波阻抗值(框902)。即，读取特定CDP地点处特定层的声波阻抗值(和其它值，例如密度和厚度)(如可以在框816中保存的)。从读取的数据，对一个或多个性质抽样(框904)。换句话说，提取相关性质。
在图9的说明性方法中，逐层进行更新，因此，确定是否存在其它层(框906)。如果已经分析了所有相关的层，则该说明性方法继续进行到任选的质量控制计算(框908)。例如，在特定实施例中，使用新的数据重新计算变差函数和协方差。如果在预先计算的变差函数与协方差之间存在显著差异(框502)，则这表明在处理中可能发生了误差。
最后，所抽样的性质被应用于模型(框910)，并且该方法结束(框912)。虽然针对图9的讨论是针对单个CDP地点，然而，为一些或全部CDP地点重复各步骤。对于应用所抽样的性质，在一些情况下，多个CDP与地质细胞模型的细胞对齐。在这种情况下，所抽样的性质被简单地应用于细胞。然而，在其它情况下，地质细胞模型的细胞可能未与CDP对齐(例如，CDP地点具有更大的水平间隔)。因此，将所抽样的性质应用于模型可以利用插值技术(例如，克里格法)。
讨论到这一点的各个实施例是假设将声波阻抗用于基于地震的数据与基于钻孔的数据之间的比较；然而，可以等效地使用其它性质。例如，刚度、体积模量(即，不可压缩性)、拉姆常数都可以作为计算出的性质单独或结合使用并在数据类型之间进行比较。
图10示出根据至少一些实施例的计算机系统1000，并且计算机系统1000使各方法中的至少一些可以凭借软件来实施。尤其，计算机系统1000包括通过集成主桥1014耦接至主存储器阵列1012和各种其它外围计算机系统组件的主处理器1010。主处理器1010可以是单处理器核心装置，或者实施多个处理器核心的处理器。此外，计算机系统1000可以实施多个主处理器1010。主处理器1010凭借主总线1016耦接至主桥1014，或者主桥1014可以被集成到主处理器1010中。因此，除图10所示的之外或代替图10所示的，计算机系统1000可以实施其它总线配置或总线桥。
主存储器1012通过存储器总线1018耦接至主桥1014。因此，主桥1014包括通过发出用于存储访问的控制信号来控制到主存储器1012的事务的存储器控制单元。在其它实施例中，主处理器1010直接实施存储器控制单元，并且主存储器1012可以直接耦接至主处理器1010。主存储器1012用作主处理器1010的工作存储器，并且包括存储程序、指令以及数据的存储器装置或存储器装置的阵列。主存储器1012可以包括任何适合类型的存储器，例如，动态随机存取存储器(DRAM)或者任何各种类型的DRAM器件(例如，同步DRAM(SDRAM)、扩展数据输出DRAM(EDODRAM)或RambusDRAM(RDRAM))。主存储器1012是存储程序和指令的非瞬态计算机可读介质的示例，并且其它示例是磁盘驱动器和闪存装置。
说明性计算机系统1000还包括将初级扩展总线1026桥接至各种次级扩展总线的第二桥1028(例如，低引脚数(low pin count，LPC)总线1030和外围组件互连(PCI)总线1032)。各种其它次级扩展总线可以被桥装置1028所支撑。根据一些实施例，桥装置1028包括英特尔公司所制造的输入/输出控制器集线器(ICH)，因此，初级扩展总线1026包括集线器链接总线(其是英特尔公司的专有总线)。然而，计算机系统1000不限于任何特定的芯片组制造商，因此，可以等效地使用来自其它制造商的桥装置和扩展总线协议。
固件集线器1036凭借LPC总线1030耦接至桥装置1028。固件集线器1036包括包含有由主处理器1010执行的软件程序的只读存储器(ROM)。该软件程序包括在开机自检(POST)流程期间及其之后执行的程序以及存储器参考代码。POST流程和存储器参考代码在计算机系统的控制移交到操作系统之前在计算机系统内执行各种功能。
计算机系统1000还包括说明性地耦接至PCI总线1032的网络接口卡(NIC)1038。NIC1038起作用以将计算机系统1000耦接至诸如互联网等通信网络。
仍参照图10，计算机系统1000还可以包括凭借LPC总线1030耦接至桥1028的超级输入/输出(I/O)控制器1040。超级I/O控制器1040控制许多计算机系统功能，例如，与各种输入和输出装置(例如，键盘1042、指点装置1044(例如，鼠标)、游戏控制器1046)、各种串行端口、软盘驱动器以及磁盘驱动器的接口。因为执行许多I/O功能，所以超级I/O控制器1040常称为“超级”。
计算机系统1000还包括凭借总线1052耦接至主桥1014的图形处理单元(GPU)1150(例如，PCI-E(PCI-Express)总线或高级图形处理(AGP)总线)。可以等效地使用包括开发后(after-developed)总线系统的其它总线系统。而且，图形处理单元1050可以可选择地耦接至初级扩展总线1026或者次级扩展总线(例如，PCI总线1032)之一。图形处理单元1050耦接至显示系统1054，显示系统1054可以包括任何适合的电子显示装置或多个不同的显示装置，并能够在其上显示任何图像或文本。图形处理单元1050包括板载处理器1056以及板载存储器1058。因此，当被主处理器1010所操控时，处理器1056可以执行图形处理。而且，存储器1058可以很可观，大约几百千兆或更大。因此，一旦被主处理器1010所操控，图形处理单元1050可以执行与要在显示系统上显示的图形有关的重要计算，并且最终显示这种图形，而无需主处理器1010的其它输入或协助。
通过本文提供的说明，本领域技术人员能够轻易地将创建的软件(如描述的)与适当的通用或专用计算机硬件结合，以根据各个实施例创建计算机系统和/或计算机子组件，创建用于完成各个实施例的方法的计算机系统和/或计算机子组件，和/或创建存储用于实施各个实施例的方法方案的软件程序的非瞬态计算机可读存储介质(即，除了沿着导体或载波行驶的信号外)。
上述讨论旨在说明本发明的原理和各个实施例。一旦完全理解了上述公开内容，则许多变化和变型对本领域技术人员将变得明显。以下权利要求书旨在理解为包含全部的这种变化和变型。

Claims (28)

1.一种方法，包括：
创建地下岩层的模型，所述模型为多个水平地点的每一个限定多个建模值，所述创建包括：
计算与第一水平地点相关的一组概率，每一个概率指示与所述第一水平地点相关的找到邻接地质层的可能性；
估计多个地质层序列，以创建多个估计序列，所述估计序列与所述第一水平地点相关，并且所述估计使用该组概率；
为所述估计序列的每一个确定用于指示每一个估计序列与测量序列匹配紧密度如何的值，所述测量序列由地震勘测来确定；以及
基于所述值从所述多个估计序列进行选择，所述选择创建地质层的选择序列，并且与所述第一水平地点相关的所述多个建模值基于所述地质层的选择序列来确定。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
计算该组概率还包括：
确定第一实际钻孔所贯穿的地质层的第一实际序列；
确定第二实际钻孔所贯穿的地质层的第二实际序列；以及
基于地质层的所述第一实际序列和所述第二实际序列计算该组概率。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，计算该组概率还包括基于所述第一水平地点离所述第一实际钻孔和所述第二实际钻孔的距离调节该组概率。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
估计每一个估计序列的每一个地质层的厚度；
估计每一个估计序列的每一个地质层的孔隙度；
计算多个声波阻抗痕迹，每一个声波阻抗痕迹对应于一个估计序列；
其中，确定还包括：为所述估计序列的每一个基于所述各个估计序列的所述声波阻抗痕迹以及与所述测量序列相关的声波阻抗痕迹来确定所述值。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，计算所述多个声波阻抗痕迹还包括：计算以使得每一个声波阻抗痕迹中每十二英寸的深度具有至少一个声波阻抗数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，计算所述多个声波阻抗痕迹还包括：计算以使得每一个声波阻抗痕迹中每六英寸的深度具有至少一个声波阻抗数据。
7.根据权利要求4所述的方法，还包括：
对每一个声波阻抗痕迹内的数据求平均，以使得每一个声波阻抗痕迹中每一英尺的深度具有不多于一个的声波阻抗数据。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，求平均还包括：
求平均以使得每一个声波阻抗痕迹具有与所述测量序列相关的声波阻抗痕迹大体相同的数据分辨率。
9.根据权利要求4所述的方法，其中，估计每一个估计层序的每一个地质层的厚度还包括：
确定第一实际钻孔所贯穿的每一个地质层的实际厚度；
确定第二实际钻孔所贯穿的每一个地质层的实际厚度；
执行统计抽样，以估计每一个估计序列的每一个地质层的厚度，所述统计抽样是基于来自所述实际钻孔的所述实际厚度。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：对所述多个水平地点的每一个地点重复所述计算、估计、确定以及选择。
11.一种计算机系统，包括：
处理器；
存储器，耦接至所述处理器；
其中，所述存储器存储程序，当由所述处理器执行时，所述程序使所述处理器：
计算与相对于地下地层的第一水平地点相关的一组概率，每一个概率指示与所述第一水平地点相关的找到相邻地质层的可能性；
估计多个地质层序列，以创建多个估计序列，所述估计序列与所述第一水平地点相关，并且所述估计使用该组概率；
为所述估计序列的每一个确定用于指示每一个估计序列与测量序列匹配紧密度如何的值，所述测量序列由地震勘测确定；以及
基于所述值从所述多个估计序列进行选择，所述选择创建地质层的选择序列，并且与所述第一水平地点相关的所述多个建模值基于所述地质层的选择序列来确定。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，当所述处理器计算该组概率时，所述程序还使所述处理器：
确定第一实际钻孔所贯穿的地质层的第一实际序列；
确定第二实际钻孔所贯穿的地质层的第二实际序列；以及
基于地质层的所述第一实际序列和所述第二实际序列来计算该组概率。
13.根据权利要求12所述的计算机系统，其中，当所述处理器计算该组概率时，所述程序还使所述处理器基于所述第一水平地点离所述第一实际钻孔和所述第二实际钻孔的距离调节该组概率。
14.根据权利要求11所述的计算机系统，其中，所述程序还使所述处理器：
估计每一个估计层序的每一个地质层的厚度；
估计每一个估计层序的每一个地质层的孔隙度；
计算多个声波阻抗痕迹，每一个声波阻抗痕迹对应于一个估计层序；
其中，当所述处理器确定时，所述程序还使所述处理器为所述估计序列的每一个基于所述各个估计序列的所述声波阻抗痕迹以及与所述测量序列相关的声波阻抗痕迹来确定所述值。
15.根据权利要求14所述的计算机系统，其中，当所述处理器计算时，所述程序还使所述处理器计算以使得每一个声波阻抗痕迹中每十二英寸的深度具有至少一个声波阻抗数据。
16.根据权利要求16所述的计算机系统，其中，当所述处理器计算时，所述程序还使所述处理器计算以使得每一个声波阻抗痕迹中每六英寸的深度具有至少一个声波阻抗数据。
17.根据权利要求14所述的计算机系统，其中，所述程序还使所述处理器对每一个声波阻抗痕迹内的数据求平均以使得每一个声波阻抗痕迹中每一英尺的深度具有不多于一个的声波阻抗数据。
18.根据权利要求17所述的计算机系统，其中，当所述处理器求平均时，所述程序还使所述处理器求平均以使得每一个声波阻抗痕迹具有与所述测量序列相关的声波阻抗痕迹大体相同的数据分辨率。
19.根据权利要求14所述的计算机系统，其中，当所述处理器估计每一个估计序列的每一个地质层的厚度时，所述程序还使所述处理器：
确定第一实际钻孔所贯穿的每一个地质层的实际厚度；
确定第二实际钻孔所贯穿的每一个地质层的实际厚度；
执行统计抽样，以估计每一个估计序列的每一个地质层的厚度，所述统计抽样是基于来自所述实际钻孔的所述实际厚度。
20.一种存储程序的非瞬态计算机可读介质，当由所述处理器执行时，所述程序使所述处理器：
计算与相对于地下地层的第一水平地点相关的一组概率，每一个概率指示与所述第一水平地点相关的找到邻接地质层的可能性；
估计多个地质层序列，以创建多个估计序列，所述估计序列与所述第一水平地点相关，并且所述估计使用该组概率；
为所述估计序列的每一个确定用于指示每一个估计序列与测量序列匹配紧密度如何的值，所述测量层序由地震勘测来确定；以及
基于所述值从所述多个估计序列进行选择，所述选择创建地质层的选择序列，并且与所述第一水平地点相关的所述多个建模值基于所述地质层的选择序列来确定。
21.根据权利要求20所述的非瞬态计算机可读，其中，当所述处理器计算该组概率时，所述程序还使所述处理器：
确定第一实际钻孔所贯穿的地质层的第一实际序列；
确定第二实际钻孔所贯穿的地质层的第二实际序列；以及
基于地质层的所述第一实际序列和所述第二实际序列计算该组概率。
22.根据权利要求21所述的非瞬态计算机可读，其中，当所述处理器计算该组概率时，所述程序还使所述处理器基于所述第一水平地点离所述第一实际钻孔和所述第二实际钻孔的距离来调节该组概率。
23.根据权利要求20所述的非瞬态计算机可读，其中，所述程序还使所述处理器：
估计每一个估计层序的每一个地质层的厚度；
估计每一个估计层序的每一个地质层的孔隙度；
计算多个声波阻抗痕迹，每一个声波阻抗痕迹对应于一个估计层序；
其中，当所述处理器确定时，所述程序还使所述处理器为所述估计序列的每一个基于所述各个估计序列的所述声波阻抗痕迹以及与所述测量序列相关的声波阻抗痕迹来确定所述值。
24.根据权利要求23所述的非瞬态计算机可读，其中，当所述处理器计算时，所述程序还使所述处理器计算以使得每一个声波阻抗痕迹中每十二英寸的深度具有至少一个声波阻抗数据。
25.根据权利要求24所述的非瞬态计算机可读，其中，当所述处理器计算时，所述程序还使所述处理器计算以使得每一个声波阻抗痕迹中每六英寸的深度具有至少一个声波阻抗数据。
26.根据权利要求23所述的非瞬态计算机可读，其中，所述程序还使所述处理器对每一个声波阻抗痕迹内的数据求平均以使得每一个声波阻抗痕迹中每一英尺的深度具有不多于一个的声波阻抗数据。
27.根据权利要求26所述的非瞬态计算机可读，其中，当所述处理器求平均时，所述程序还使所述处理器求平均以使得每一个声波阻抗痕迹具有与所述测量序列相关的声波阻抗痕迹大体相同的数据分辨率。
28.根据权利要求23所述的非瞬态计算机可读，其中，当所述处理器估计每一个估计层序的每一个地质层的厚度时，所述程序还使所述处理器：
确定第一实际钻孔所贯穿的每一个地质层的实际厚度；
确定第二实际钻孔所贯穿的每一个地质层的实际厚度；
执行统计抽样，以估计每一个估计层序的每一个地质层的厚度，所述统计抽样是基于来自所述实际钻孔的所述实际厚度。
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