CN104866940A

CN104866940A - 一种地质风险评价随机模拟方法

Info

Publication number: CN104866940A
Application number: CN201410066815.XA
Authority: CN
Inventors: 金之钧; 盛秀杰; 王义刚
Original assignee: China Petroleum and Chemical Corp; Sinopec Exploration and Production Research Institute
Current assignee: China Petroleum and Chemical Corp; Sinopec Exploration and Production Research Institute
Priority date: 2014-02-26
Filing date: 2014-02-26
Publication date: 2015-08-26

Abstract

本发明提供了一种地质风险评价随机模拟方法，属于油气资源的不确定性评价领域。本发明方法包括：(1)确定评价参数；(2)评价参数模糊化，建立模糊规则；(3)对每个评价参数进行模糊逻辑计算获得每个评价参数的地质评价结果；(4)量化打分结果：对步骤(3)得到的地质评价结果通过反模糊化方法获取最终的地质风险分析的量化结果；(5)选择随机数据产生器；(6)选择概率分布模型；(7)获得蒙特卡洛模拟结果。利用本发明方法得到的模拟结果能够很好的反应地质评价中的不确定性，极大提升了地质风险概率法的决策能力。

Description

一种地质风险评价随机模拟方法

技术领域

本发明属于油气资源的不确定性评价领域，具体涉及一种地质风险评价随机模拟方法。

背景技术

不确定性分析(uncertainty analysis)是指对决策方案受到各种事前无法控制的外部因素变化与影响所进行的研究和估计。它是决策分析中常用的一种方法。通过该分析可以尽量弄清和减少不确定性因素对经济效益的影响，评价项目投资对某些不可预见的风险的抗冲击能力，从而证明项目投资的可靠性和稳定性，避免投资亏损。不确定性分析所作出的比较可靠、接近客观实际的评价结果，将对决策者和未来的经营者具有十分重要的参考价值。

现有的几种方法如下：

(1)地质风险概率法

地质风险概率法就是将烃源、储层、圈闭、保存、地质因素配套史等具有不同的地质特征的基本成藏条件看成是相互独立的事件，运用概率论中相互独立事件同时发生的概率等于它们各自发生概率的乘积原则，以五项条件的概率乘积来表示勘探目标(区带或圈闭)含油气性概率的方法。

地质风险概率法被广泛应用于油气资源评价中的地质评价，用于回答油气资源的赋存状况。但是地质风险概率法对每一地质评价参数给出的都是单一(也称“纯粹”)计算结果——该结果并不能够反映目标区域复杂地质情况的多种可能性，不可避免地出现计算结果过高估或过低的情况，从而直接影响其评价结果的准确性。

(2)特尔菲法

特尔菲法又名专家意见法，是依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即团队成员之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，以反覆的填写问卷，以集结问卷填写人的共识及搜集各方意见，可用来构造团队沟通流程，应对复杂任务难题的管理技术。

在油气资源评价中，通常是组织不同专业人员背对背地对目标区域的同一地质因子进行主观概率评价，然后对这些主观概率进行综合分析，从而得到该地质因子的评价结论。

特尔菲法是采用背对背的通信方式征询专家小组成员的评价意见，经过几轮征询，使专家小组的评价意见趋于集中，最后做出某一因子的主观概率评价，然后对这些主观概率进行综合分析，从而得到该地质因子的评价结论。特尔菲法的主要缺点是过程比较复杂，花费时间较长。

(3)模糊综合判定法

模糊综合判定法是根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决

综合评判是对多种属性的事物，或者说其总体优劣受多种因素影响的事物，做出一个能合理地综合这些属性或因素的总体评判，而模糊逻辑是通过使用模糊集合来工作的，是一种精确解决不精确不完全信息的方法，其最大特点就是用它可以比较自然地处理人类思维的主动性和模糊性。因此对这些诸多因素进行综合，才能做出合理的评价，在多数情况下，评判涉及模糊因素，用模糊数学的方法进行评判是一条可行的也是一条较好的途径。

(4)蒙特卡洛法

蒙特卡洛法(Monte Carlo method)也称统计模拟方法，是一种以概率统计理论为指导、使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决计算问题的数值计算方法。当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解。

风险概率法、相对于自信度转换的不确定性分析及利用模糊逻辑相关数学模型等方法获取的地质风险评价结果具有“点估计”的特征，还不能提供符合某种概率分布的评价结果。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种地质风险评价随机模拟方法，将每个评价参数的不确定性联合衍变为地质评价结果的概率分布，即利用蒙特卡洛法获取最终的地质风险评价结果，通过概率分布模型来体现不同评价参数的不确定性。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种地质风险评价随机模拟方法，利用模糊逻辑计算获取某一评价参数的地质评价结果，并根据该地质评价结果的几何形状及量化评价结果，选择与其分布特点相对应的随机数产生器，通过概率分布模型对每项评价参数做多次随机统计分析，得到基于直方图统计获取的蒙特卡洛模拟结果，用以分析地质评价中的不确定性。具体的不确定性分析方法是将每次模拟计算的评价值进行排序、构建超概率曲线(大于等于某一特定值的概率分布曲线)，进而利用线性插值获取不同概率(或分位)情况下的评价值。

所述方法包括以下步骤：

(1)确定评价参数；

(2)评价参数模糊化，建立模糊规则；

(3)对每个评价参数进行模糊逻辑计算获得每个评价参数的地质评价结果；

(4)量化打分结果，也称反模糊化：对步骤(3)得到的地质评价结果通过反模糊化方法获取最终的地质风险分析的量化结果；

(5)选择随机数据产生器；

(6)选择概率分布模型；

(7)获得蒙特卡洛模拟结果。

所述步骤(1)中的评价参数包括两级，第一级评价参数包括烃源岩条件、油气运移条件、圈闭成藏条件、储层条件、盖层条件和保存条件，体现其对含油气性的生成具有缺一不可的特点，第二级评价参数是对第一级评价参数进行划分形成的系列子项成藏地质条件。

所述步骤(2)中的评价参数模糊化是这样实现的：将每一评价参数的值域进行可能性划分，每一种可能性对应一个模糊成员函数，利用模糊成员函数量化表述其多种可能性；每个模糊成员函数都有明确的名称定义，以便于后续建立基于定性描述的模糊评价规则；

所述步骤(2)中建立模糊规则是这样实现的：每一条地质评价规则采用的是专家系统中典型的IF-THEN范式，包括逻辑条件和结论两部分：逻辑条件的主、谓、宾分别对应评价参数、模糊集合运算子、评价参数的某一模糊成员函数；结论部分(也称“地质评价结果”)为面向所有评价参数的统一地质评价结果，其不同成员函数对应为表一中约定的不同“打分”区间，包括“很不好”、“不好”、“一般”、“好”、“很好”五个评价层次。需要说明的是，在实际工作中，地质评价结果的评价层次可以灵活调整，以便更合理获取定量地质评价结论。

所述步骤(3)中的模糊逻辑计算用到的模糊逻辑运算子包括：求交、求和、求补，其中求交是指取两个模糊成员函数的最小值，求和是指取两个模糊成员函数的最大值，求补是指取某一模糊成员函数的反值。

所述步骤(3)得到的每个评价参数的地质评价结果是由该评价参数对应的所有模糊成员函数联合形成的联合多边形。

所述步骤(4)中的反模糊化方法包括质心法、奇异点法和最大值法。

所述步骤(5)是根据所述联合多边形的几何形态选择随机数产生器，所述随机数产生器包括常数分布随机数产生器、均一分布随机数产生器、正态分布随机数产生器、对数正态分布随机数产生器和三角分布随机数产生器。

所述步骤(6)中是根据随机数产生器给出的均值、峰值、P50分位值的大小排序来选择概率分布模型，进而提供该概率分布模型的超概率曲线作为每次的评价随机值；所述概率分布模型包括均一分布模型、正态分布模型、对数正态分布模型、三角分布模型、常数分布模型、地质帕莱托分布模型、贝塔分布模型。

所述步骤(7)是这样实现的：将步骤(6)得到的评价随机值进行排序、构建超概率曲线(大于等于某一特定值的概率分布曲线)，进而利用线性插值获取不同概率(或分位)情况下的评价值。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

(1)利用本发明方法得到的模拟结果能够很好的反应地质评价中的不确定性，一方面极大提升了地质风险概率法的“决策能力”，另一方面为地质评价中的不确定性分析提供了新的研究方法。

(2)本方法可应用领域为油气资源评价及其不确定性研究。

(3)本发明在提升地质风险概率法的“决策能力”的同时，也为地质评价中的不确定性分析提供了新的研究方法，因此在油气资源不确定性评价中具有广泛的应用前景。

附图说明

图1本发明方法的步骤框图：在确定评价参数的基础上，通过评价参数模糊化并建立模糊规则进行模糊逻辑计算，得到包括最小值、最大值和平均值的量化打分结果，再由随机数据产生器产生大量实验数据，选择合适的概率分布模型，得到基于直方图的蒙特卡洛模拟结果)。

图2-1是以“储层埋深”为1300米时，基于两个模糊成员函数直接获取的两个评价值。

图2-2是在“储层埋深”为1300米时，基于两个模糊成员函的模糊逻辑计算获取的评价值(阴影部分，左小右大)。

图2-3是以“储层埋深”为1700米时，基于两个模糊成员函数直接获取的两个评价值。

图2-4是在“储层埋深”为1700米时，基于两个模糊成员函的模糊逻辑计算获取的评价值(阴影部分，左大右小)。

基于模糊规则的系列评价场景，其中，A：考虑边界模糊主观评价的场景(“浅”比重大)；B：考虑边界模糊的主观评价(“中等”比重大)

图3利用图2-4的模糊概率原型(阴影部分)，进行5000次随机取样的三角概率分布模型

图4进行5000次随机统计分析的地质风险不确定性体现。

图5是本发明方法实施例中的模糊逻辑计算获取量化评价值(阴影图形的质心的纵轴值)。

图6是本发明方法实施例中的每一评价参数在获取上、下限评价值后设置不同概率分布模型。

图7是本发明方法实施例中的储层评价参数采用三角分布概率分布模型的5000次蒙氏模拟结果(黑色折线为超概率曲线)。

图8是本发明方法实施例中的所有评价参数边际概率数学模型获取的5000次评价值的直方图统计显示(黑色折线为超概率曲线)。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

如图1所示，本方法包括：

(1)模糊评价

利用模糊逻辑计算获取某一评价参数的地质评价，通过解译不同地质评价参数的系列地质评价规则，地质评价结果并不是一定值(如图2-1，图2-3所示)，而是由不同成员函数联合形成的具有不同分布特点的联合多边形(如图2-2，图2-4中的阴影部分所示)，通过模糊打分产生某一评价参数量化评价结果的分布趋势，形成一个粗放的不确定性描述。相应量化打分结果则包含最小、最大及平均值，如表1所示。

表1

地质研究人员会根据实际评价要求，定义不同评价模板覆盖上述六个环节。表1给出了一种评价模板方案，“生”指的是烃源岩条件，对应的一级评价参数“烃源体”，主要由“有机碳含量”、“有机质类型”、“成熟度”、“供烃面积系数”、“生烃强度”等二级评价参数刻画；“运”指的是油气运移条件，对应的一级评价参数“输导体”，主要由“输导层”、“供烃方式”、“运移距离”、“生储盖匹配”等二级评价参数刻画；“聚”指的是圈闭成藏条件，“储”指的是储层条件，“盖”指的是盖层条件，“保”指的是保存条件，这四个条件对应的一级评价参数是圈闭体，主要由“圈闭类型”、“圈闭面积系数”、“圈闭幅度”、“储层百分比”、“储层埋深”、“储层渗透率”、“盖层厚度”、“盖层岩性”、“断裂破坏程度”等二级评价参数刻画。

(2)随机数据产生器

根据该评价参数模糊计算所得地质评价结果的几何形状及相应量化评价结果，选择与其分布特点相对应的随机数产生器(如图3所示)，随机数产生器包括常数分布、均一分布、正态分布、对数正态、三角分布这些随机数产生器。

(3)通过选择合适的概率分布模型对某一评价参数进行多次随机统计分析，根据分布特征选择合理的概率分布模型(均一分布模型、正态分布模型、对数正态分布模型、三角分布模型、常数分布模型、地质帕莱托分布模型、贝塔分布模型)和利用超概率曲线获取的随机数，使某一随机变量的统计量为待求问题的解(独立事件连乘)，进行大量的直方图统计实验，对该评价参数进行多次随机统计分析，得到基于不同分组区间设定的评价值个数统计来获取的蒙特卡洛模拟结果(如图4所示)。基于直方图统计获取的蒙特卡洛模拟结果是一个“联合”概率分布，能够提供一个比较完整的地质风险评价不确定性描述，客观准确地反映评价参数的地质评价结果。

以渤海湾某油气聚集带油气资源评价为例，首先基于模糊规则(如图5和图6所示)，根据模糊逻辑评价流程分别求取各评价参数的模糊评价结果(如图7所示)(包括联合多边形及量化结果)，以此为依据选择每项评价因子的随机数据产生器进行5000次随机分析，综合各项评价因子进一步实现地质风险不确定性评价(如图8所示)。

本方法利用模糊逻辑评价流程获取某参数的评价结果，并根据评价结果的几何形状及相应量化评价结果，选择与其分布特点相对应的随机数产生器，通过合适的概率分布模型对每项评价参数多次随机统计分析，得到基于直方图统计获取的蒙特卡洛模拟结果，用以分析地质评价中的不确定性。

利用模糊成员函数进行量化评价、利用评价结果几何形状及量化评价结果选择随机数产生器进行数据生成、通过概率分布模型进行多次随机统计分析得到基于直方图统计获取蒙特卡洛模拟结果是本发明的主要专利。

上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims

1.一种地质风险评价随机模拟方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

(1)确定评价参数；

(2)评价参数模糊化，建立模糊规则；

(4)量化打分结果：对步骤(3)得到的地质评价结果通过反模糊化方法获取最终的地质风险分析的量化结果；

(5)选择随机数据产生器；

(6)选择概率分布模型；

(7)获得蒙特卡洛模拟结果。

2.根据权利要求1所述的地质风险评价随机模拟方法，其特征在于：所述步骤(1)中的评价参数包括两级，第一级评价参数包括烃源岩条件、油气运移条件、圈闭成藏条件、储层条件、盖层条件和保存条件；第二级评价参数是对第一级评价参数进行划分形成的系列子项成藏地质条件。

3.根据权利要求2所述的地质风险评价随机模拟方法，其特征在于：所述步骤(2)中的评价参数模糊化是这样实现的：将每一评价参数的值域进行可能性划分，每一种可能性对应一个模糊成员函数，利用模糊成员函数量化表述其多种可能性；每个模糊成员函数都有明确的名称定义；

所述步骤(2)中建立模糊规则是这样实现的：每一条地质评价规则采用的是专家系统中典型的IF-THEN范式，包括逻辑条件和结论两部分：逻辑条件的主、谓、宾分别对应评价参数、模糊集合运算子、评价参数的某一模糊成员函数；结论部分为面向所有评价参数的统一地质评价结果。

4.根据权利要求3所述的地质风险评价随机模拟方法，其特征在于：所述步骤(3)中的模糊逻辑计算用到的模糊逻辑运算子包括：求交、求和、求补，其中求交是指取两个模糊成员函数的最小值，求和是指取两个模糊成员函数的最大值，求补是指取某一模糊成员函数的反值。

5.根据权利要求4所述的地质风险评价随机模拟方法，其特征在于：所述步骤(3)得到的每个评价参数的地质评价结果是由该评价参数对应的所有模糊成员函数联合形成的联合多边形。

6.根据权利要求5所述的地质风险评价随机模拟方法，其特征在于：所述步骤(4)中的反模糊化方法包括质心法、奇异点法和最大值法。

7.根据权利要求6所述的地质风险评价随机模拟方法，其特征在于：所述步骤(5)是根据所述联合多边形的几何形态选择随机数产生器，所述随机数产生器包括常数分布随机数产生器、均一分布随机数产生器、正态分布随机数产生器、对数正态分布随机数产生器和三角分布随机数产生器。

8.根据权利要求7所述的地质风险评价随机模拟方法，其特征在于：所述步骤(6)中是根据随机数产生器给出的均值、峰值、P50分位值的大小排序来选择概率分布模型，进而提供该概率分布模型的超概率曲线作为每次的评价随机值；所述概率分布模型包括均一分布模型、正态分布模型、对数正态分布模型、三角分布模型、常数分布模型、地质帕莱托分布模型、贝塔分布模型。

9.根据权利要求8所述的地质风险评价随机模拟方法，其特征在于：所述步骤(7)是这样实现的：将步骤(6)得到的评价随机值进行排序、构建超概率曲线，进而利用线性插值获取不同概率情况下的评价值。