CN108763732B - 一种分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法，该方法包括在三角洲前缘储层沉积范围内产生河道中线，并以河道中线的分叉点为沉积原点生成分流砂坝。本发明所述方法解决了分流砂坝型三角洲前缘训练图像自动获取的问题，与现有的方法相比，更加灵活快捷。

Description

一种分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法

技术领域

本发明属于油气勘探开发技术领域，具体涉及一种分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法。

背景技术

Hu(2008)指出，多点地质统计学建模将两点统计中变差函数计算的难题转移到三维训练图像获取上来。作为多点统计关键输入，储层空间结构以及统计规律都是来源于训练图像，因此，训练图像好坏决定了地质模型精度。然而，在传统地质研究中，地质沉积模式几乎都是各种二维图件进行表征，且多为定性的。随着各种定量软件引入，二维地质图件定量化已经得到很好的解决，但是三维定量化储层模式(即训练图像)研究仍然极其有限，虽然人机交互能够实现三维训练图像建立(吴胜和等，2008)，但是其所耗费的工作量巨大，其次，所建立的训练图像仅针对某一个油藏或者研究区；对于其他地质差异较大区块，需要重新获得三维训练图像。因而，从计算机角度通过有限参数自动生成三维训练图像成为共识。由于训练图像仅需要与地下沉积体结构类似，而不必满足于井条件数据，采用基于目标的方法通过非条件模拟获得训练图像成为首选，传统的Fluvsim(1996,2002)在河流相多点统计训练图像产生中得到了广泛应用。进一步的，针对河流弯曲演化，Prycz(2008，2009)发展了Fluvsim方法，提出了基于沉积过程的建模方法，在河流相、深水浊积朵叶体训练图像建立方面取得了较为明显效果，其训练图像直接应用于实际区多点统计建模，取得了较好的效果(Roy等，2008)。

然而，对于扇相储层，例如三角洲前缘分流砂坝区，由于河道方位变化及其自身的分叉和消亡，造成前缘复杂储层结构，导致传统的基于目标的方法难以刻画分流砂坝的叠置分布配置关系。基于沉积过程的建模方法从河流演化的角度出发模拟分流砂坝的位置，能够从沉积机理上表征储层分布。是目前基于目标方法研究的一个重要方向。但基于沉积过程的建模方法仅在河流相、深水浊积朵叶体中得到应用，在三角洲相储层中，目前没有文献报道。利用多点统计进行三角洲前缘分流砂坝建模，文献也较少，且多考虑的是二维变化(Hu，2008；Honarkhah，2010；冯文杰等，2014)。或者是用二维训练图像模拟三维储层变化(段冬平等，2012)。因此，为了使得多点统计能够更好的应用与三角洲前缘储层建模中，针对分流砂坝型三角洲前缘储层，提出了一种分流砂坝型三角洲前缘训练图像的自动生成方法。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法，通过统计研究区河口分流砂坝的规模参数、形态参数、下倾角度等数据特征，结合地质上对分流砂坝形成与分布的认识，设计一种自动模拟河道向湖区推进分叉形成分流砂坝的方法，实现分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立的新方法。

为实现上述目的，本发明所述的分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法包括以下步骤：

第一步：研究区的分支河道形态参数统计，同时建立与研究区一致的地质网格模型，输入工区的物源方向；

第二步：确定三角洲前缘储层沉积范围；

第三步：在三角洲前缘储层沉积范围内产生河道中线，并以河道中线的分叉点为沉积原点生成分流砂坝；

第四步：输出分流砂坝型三角洲前缘训练图像。

进一步地，所述三角洲前缘储层沉积范围的水平向受公式(1)所示边界函数控制，

其中，L_FW为三角洲前缘储层沉积范围的长度，B_FW为三角洲前缘储层沉积范围的宽度，w为供源通道宽度。

进一步地，所述河道中线的分叉点根据随机概率与分叉概率判断获得，随机概率与分叉概率的判断式如下所示：

其中，0代表不产生分叉点，1代表产生分叉点，rnd为随机概率，p为分叉概率，所述分叉概率p根据如公式(2)的分叉概率函数计算得到，

其中，C_v(x)为河道中线上各节点的曲率。

进一步地，所述分流砂坝的形态受公式(3)所示的水平向形态函数和公式(4)所示的纵向形态函数控制，

其中，L为分流砂坝的长度，B为分流砂坝的宽度，H为分流砂坝的厚度，

进一步地，所述分流砂坝的产生过程包括先产生半个分流砂坝的形态，再将半个分流砂坝的形态进行镜像处理，从而得到整个分流砂坝的形态。

进一步地，所述半个分流砂坝的形态根据公式(5)或者公式(6)获得，

本发明的有益效果：

本发明所述的分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法解决了分流砂坝型三角洲前缘训练图像自动获取的问题，与现有的方法相比，更加灵活快捷。训练图像地质体的参数以研究区统计值为基础，使得训练图像更加贴合实际工区，能够更加准确的提供符合实际区的多点模式，为三角洲前缘储层多点地质建模提供了保障。

附图说明

图1为本发明所述分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法的实施步骤图；

图2为本发明所述三角洲前缘储层沉积范围的示意图；

图3为本发明所述分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法第三步的流程图；

图4为本发明所述半个分流砂坝的形态的示意图；

图5为本发明所述半个分流砂坝的形态过最大深度点的水平切片示意图；

图6为本发明所述半个分流砂坝的形态过最大深度点的纵切片示意图；

图7为本发明所述半个分流砂坝的形态过最大深度点的横切片示意图；

图8为本发明所述分流砂坝的形态的示意图；

图9为本发明实施例1获得的分流砂坝型三角洲前缘训练图像。

具体实施方式

以下结合附图详细说明本发明的实施情况，但它们不构成对本发明的限定，仅作举例而已。同时通过和具体实施对本发明作进一步的详细描述。同时通过说明，本发明的优点将变得更加清楚和容易理解。

图1为本发明所述分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法的实施步骤图。

第一步：研究区的分支河道形态参数统计，同时建立与研究区一致的地质网格模型，输入工区的物源方向。

通过现代沉积、古代露头、水槽实验、卫星调查等资料建立分流砂坝型三角洲前缘储层地质知识库，确定河道以及分流砂坝的长度，宽度，厚度范围，统计分流砂坝长宽比，宽厚比参数，获取分流砂坝开角角度，下倾角度；统计分流砂坝分布与沉积的位置关系，确定研究区砂体占比。

第二步：确定三角洲前缘储层沉积范围。

分步骤(1)：随机抽取三角洲前缘储层沉积范围的长度L_FW，三角洲前缘储层沉积范围的宽度B_FW，并输入研究区的三角洲前缘储层沉积范围的厚度H_FW和供源通道宽度w，所述宽度B_FW所在的位置为长度L_FW的远端7/10处。

分步骤(2)：在公式(1)所示边界函数的控制生成水平向一侧的边界线，

其中，

分步骤(3)：将一侧的边界线相对于x轴进行镜像处理得到另一侧的边界线。

分步骤(4)：对沉积边界区域内进行相属性赋值填充，填充厚度H_FW，得到如图3所示的三角洲前缘储层沉积范围。

第三步：在三角洲前缘储层沉积范围内产生河道中线，并以河道中线的分叉点为沉积原点生成分流砂坝。

分步骤(1)：产生河道中线，并计算河道中线上各节点位置的分叉概率。

在三角洲前缘储层范围的近物源处随机获得河道的沉积原点，随后随机抽取河道流向，根据河道数据库随机抽取河道的长度参数，生成河道的中线。记录中线上每个点的坐标，通过公式计算河道在各节点位置的曲率，其中表示相邻节点弧长，表示x轴和节点T_i处切线夹角：曲率确定后，根据公式(2)所示的分叉概率函数确定河道中线上各节点位置的分叉概率，

分步骤(2)：判断并标记河道中线上的分叉点。

在河道中线的各节点位置上，产生一个随机概率rnd，并将该随机概率rnd与该节点位置上的分叉概率进行比较：

当bar取值为1时，产生分叉点，当bar取值为0时不产生分叉点。rnd的取值范围为[0，1]。

对河道上的分叉点进行标记。

分步骤(3)：生成分流砂坝。

抽取分流砂坝的长L、宽B、厚H、方位角θ、下倾角β、n等参数。从河道的分叉点中选择分流砂坝的沉积原点，其坐标为(x₀，y₀，z₀)。所述分流砂坝沉积原点的选择依照“由近及远”的原则，即离河道沉积原点较近的分叉点先产生分流砂坝，离河道沉积原点较远的分叉点后产生分流砂坝。

方法一：

根据公式(3)得到分流砂坝xy平面一侧的边界线，

其中，

将f(x)相对于x轴做镜像处理得到xy平面另一侧的边界线，从而得到分流砂坝水平向的边界范围。

根据公式(4)得到分流砂坝xz平面一侧的边界线，从而得到三条边界线组成的半个分流砂坝的骨架线，

其中，

再根据公式(5)得到如图4所示的半个分流砂坝的形态，Q为最大深度点。图5-7为过最大深度点Q的相应切片示意图。

将半个分流砂坝的形态相对于xy平面做镜像处理，得到另半个分流砂坝的形态，从而得到如图8所示的整个分流砂坝的形态。

对内部进行相属性赋值填充，得到分流砂坝。

方法二：

根据公式(4)得到分流砂坝xz平面一侧的边界线，

其中，

将g(x)相对于x轴做镜像处理得到xz平面另一侧的边界线，从而得到分流砂坝纵向的边界范围。

根据公式(3)得到分流砂坝xy平面一侧的边界线，从而得到三条边界线组成的半个分流砂坝的骨架线，

其中，

再根据公式(6)得到半个分流砂坝的形态。

将半个分流砂坝的形态相对于xz平面做镜像处理，得到另半个分流砂坝的形态，从而得到整个分流砂坝的形态。

对内部进行相属性赋值填充，得到分流砂坝。

分步骤(4)：将分流砂坝形态投掷到三角洲前缘储层沉积范围内。具体地包括：

将分流砂坝平移至三角洲前缘储层沉积范围内，使分流砂坝的近源端点与沉积原点(x₀，y₀，z₀)重合；

方位角旋转；

下倾角旋转；

其中，(x,y,z)为投掷前分流砂坝上任意一点的坐标，(x”',y”',z”')为将分流砂坝投掷到三角洲前缘储层沉积范围后与之对应的坐标。

分步骤(5)，计算分流砂坝占比。

若达到输入门槛值则终止分流砂坝模拟，若未达到输入门槛值则模拟继续。

在继续模拟之前需要先判断河道上的分叉点是否已全部产生分流砂坝(是否遍历分叉点)，如果没有，则重复本步骤中的分步骤(3)至分步骤(5)。如果该河道上的分流砂坝已经全部完成，则重复本步骤的分步骤(1)至分步骤(5)。

第四步：输出分流砂坝型三角洲前缘训练图像。

实施例1

1.根据工区的实际情况确定训练图像的网格划分为200×200×100，原始网格点数目为4000000个，网格尺寸为10(m)×10(m)×1(m)。其中三角洲前缘储层沉积范围的长度为1600米，宽度为300米到1300米，分流砂坝长度270米到320米，分流砂坝宽度90到190米，分流砂坝厚度10到20米，方位角2到10度、下倾角2到5度，分流砂坝占比25％。

2.利用已有的测量数据，确定物源方向，判定三角洲前缘储层沉积范围，其中沉积区长度为1400米，宽度为1300米，供源通道宽度为300米，厚度为70米。

首先通过公式(1.1)确定沉积范围水平向一侧的边界线，

再将一侧的边界线相对于x轴进行镜像处理得到另一侧的边界线，从而得到水平向两侧的边界线；最后对沉积边界区域内进行相属性赋值填充，填充厚度70米，得到三角洲前缘储层沉积范围。

3.产生一条河道中线，计算河道中线上各节点位置的曲率，通过随机概率判断出河道中线上所有的分叉点，并进行标记。

以坐标(63，21，12)处为例，其曲率为

据河道的分叉概率函数计算该处分叉概率

然后产生一个随机数rnd＝0.624，rnd<p，因此bar＝1，产生分叉点，进行标记。

根据计算获取该河道上一系列分叉点坐标为{(63，21，12),(69，51，12),(73，83，12),……}

4.从分叉点中选择分流沙坝的分叉点为沉积原点，产生分流沙坝。

选择第一个分流砂坝的沉积原点为(63，21，12)，并抽取其长度为310米、宽度为160米、厚度为18米，抽取该分流砂坝的方位角为8°、下倾角为2°。

根据已获取的分流砂坝沉积位置及分流砂坝形态参数进行分流砂坝形态刻画：抽取n＝0.75，计算得m＝0.792；

根据公式(3.1)得到分流砂坝xy平面一侧的边界线，

将f(x)相对于x轴做镜像处理得到xy平面另一侧的边界线，从而得到分流砂坝水平向的边界范围。

然后根据公式(4.1)得到分流砂坝xz平面一侧的边界线，从而得到三条边界线组成的半个分流砂坝的骨架线，

再根据公式(5)得到半个分流砂坝的形态，

将半个分流砂坝的形态相对于xy平面做镜像处理，得到另半个分流砂坝的形态，从而得到整个分流砂坝的形态。

对内部进行相属性赋值填充，得到分流砂坝。

5.将分流砂坝投掷到三角洲前缘储层沉积范围中，并对获取的分流砂坝进行角度旋转，

平移：

方位角旋转：

下倾角旋转：

(x,y,z)为投掷前分流砂坝内任意一点的坐标，经平移、旋转后得到分流砂坝在三角洲前缘储层沉积范围内对应的坐标(x”',y”',z”')。

6.计算分流砂坝占比为2.31％，继续在下一个分叉点上产生新的分流砂坝，最后在13个分叉点上产生了13个分流砂坝，分流砂坝占比达到25％，输出结果即为分流砂坝型三角洲前缘训练图像。

Claims (6)

1.一种分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法，其特征在于：包括以下步骤：

第一步：研究区的分支河道形态参数统计，同时建立与研究区一致的地质网格模型，输入工区的物源方向；

第二步：确定三角洲前缘储层沉积范围；

第三步：在三角洲前缘储层沉积范围内产生河道中线，并以河道中线的分叉点为沉积原点生成分流砂坝；

第四步：输出分流砂坝型三角洲前缘训练图像。

2.根据权利要求1所述的分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法，其特征在于：所述三角洲前缘储层沉积范围的水平向受公式(1)所示边界函数控制，

其中，L_FW为三角洲前缘储层沉积范围的长度，B_FW为三角洲前缘储层沉积范围的宽度，w为供源通道宽度。

3.根据权利要求1所述的分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法，其特征在于：所述河道中线的分叉点根据随机概率与分叉概率判断获得，随机概率与分叉概率的判断式如下所示：

其中，0代表不产生分叉点，1代表产生分叉点，rnd为随机概率，p为分叉概率，所述分叉概率p根据如公式(2)的分叉概率函数计算得到，

其中，C_v(x)为河道中线上各节点的曲率。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法，其特征在于：所述分流砂坝的形态受公式(3)所示的水平向形态函数和公式(4)所示的纵向形态函数控制，

其中，L为分流砂坝的长度，B为分流砂坝的宽度，H为分流砂坝的厚度，

5.根据权利要求4所述的分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法，其特征在于：所述分流砂坝的产生过程包括先产生半个分流砂坝的形态，再将半个分流砂坝的形态进行镜像处理，从而得到整个分流砂坝的形态。

6.根据权利要求5所述的分流砂坝型三角洲前缘训练图像建立方法，其特征在于：所述半个分流砂坝的形态根据公式(5)或者公式(6)获得，