CN115439622A - 一种驱动三维地质模型自动更新方法 - Google Patents

Abstract

本发明创造提供了一种驱动三维地质模型自动更新方法，包括以下步骤：步骤1，将地质模型更新操作拆分为多个最小的执行单元；步骤2，编制出命令语言控制工作流，组成更新控制工作流；步骤3，创建包括多种油藏类型的专家建模经验参数库，用于所述更新控制工作流运行过程中的参数调用；步骤4，利用计算机语言编程将所述更新控制工作流进行程序化；步骤5，基于数据接口将单井分层数据导入更新控制工作流中；本发明应用于油气田开发阶段，基于实现三维地质模型的自动更新，解决了现有地质模型更新存在时效性问题，提高地质模型更新速度和质量，对推动油田开发工作提速、提质具有巨大积极意义。

Description

一种驱动三维地质模型自动更新方法

技术领域

本发明创造属于油田开发领域，尤其是涉及一种驱动三维地质模型自动更新方法。

背景技术

目前地质建模更新工作主要基于人工操作，按照正常软件流程完成数据输入修正、参数调整、算法优选及构造模型、相模型、属性模型的更新，总体来看工作量比较大、耗时比较长，一般常规模型更新快则几天、慢则月余。对于一些油田开发工作来说，非常注重时效性，如随钻工作，需要及时向现场提供地质模型层位更新指导建议，而现有地质建模更新速度无法达到随钻工作的时效要求，无法为随钻工作提供实时的地质模型更新服务。对于部分地质建模平台，可通过编制相关地质模型更新工作流，再基于人工协助的方式来实现地质模型的更新，但是相对来说，比较简单、流程化，其模型更新基于已有的参数设定，而对于每步流程涉及的参数调整和校验、算法的优选、变差函数调整、数据分析对比等等仍需人工操作，还不够自动化、智能化。

发明创造内容

有鉴于此，本发明创造旨在提出一种驱动三维地质模型自动更新方法，以应用于油气田开发阶段，实现三维地质模型的自动更新，解决现有地质模型更新存在时效性问题，提高地质模型更新速度。

为达到上述目的，本发明创造的技术方案是这样实现的：

一种驱动三维地质模型自动更新方法，包括以下步骤：

步骤1，将地质模型更新操作拆分为多个最小的执行单元，按照所述执行单元先后顺序和循环逻辑判断规则，编制逻辑表述工作流，所述逻辑表述工作流包括一级控制工作流，所述一级控制工作流依序包括层面数据差异性分析、层面构造修正、构造模型更新、岩相模型更新、和属性模型更新；

步骤2，根据所述逻辑表述工作流及其每个执行单元所关联的动作指令，编制出命令语言控制工作流，将所述命令语言控制工作流整合，组成更新控制工作流；

步骤3，基于地质知识库及地质建模经验参数，创建包括多种油藏类型的专家建模经验参数库，用于所述更新控制工作流运行过程中的参数调用；

步骤4，利用计算机语言编程将所述更新控制工作流进行程序化；

步骤5，基于数据接口将单井分层数据导入更新控制工作流中，驱动地质模型实现自动更新。

进一步的，所述步骤一中，所述逻辑表述工作流还包括二级控制工作流,所述二级控制工作流在一级控制工作流下创建。

进一步的，在所述层面数据差异性分析下创建的二级控制工作流依序包括提取井轨迹与模型层面交点值、单井分层与模型分层差值计算和依据差值大小执行逻辑判断。

进一步的，在所述层面构造修正下创建的二级控制工作流依序包括井分层数据散点化和分层数据修正层面。

进一步的，在所述构造模型更新下创建的二级控制工作流依序包括建立层组级层面、建立小层级层面和小层内细分层设定模型垂心分辨率。

进一步的，在所述岩相模型更新下创建的二级控制工作流依序包括神经网络智能划分岩相类型、岩相数据粗化、岩相数据分析和岩相数据分析。

进一步的，在所述属性模型更新下建立的二级控制工作流依序包括属性数据粗化、属性数据分析和属性建模。

进一步的，所述逻辑表述工作流不局限于两级，根据模型参数调整工作需要，二级工作流下可以创建三级工作流；依此类推，直至建立出完整的执行三维地质模型更新的逻辑表述工作流。

进一步的，所述专家建模经验参数库包含多种油藏类型，且随着知识库的增加，经验参数库可持续扩容。

进一步的，通过数据接口的桥接将单井分层数据导入更新控制工作流中。

相对于现有技术，本发明创造所述的驱动三维地质模型自动更新方法具有以下优势：

本发明创造所述的更新方法，通过在拆分至步级的执行单元上建立逻辑表述工作流，根据逻辑表述工作流编制出命令语言控制工作流，整合命令语言控制工作流建立更新控制工作流；并通过专家建模经验参数库实现参数调用，基于数据接口将单井分层数据导入地质模型更新控制工作流中，驱动地质模型实现自动更新。本发明在油气田开发阶段，基于实现三维地质模型的自动更新，解决了现有地质模型更新存在时效性问题，极大提高地质模型更新速度和质量，结果快速用于指导油田开发相关工作，对推动油田开发工作提速、提质具有积极意义。

附图说明

构成本发明创造的一部分的附图用来提供对本发明创造的进一步理解，本发明创造的示意性实施例及其说明用于解释本发明创造，并不构成对本发明创造的不当限定。在附图中：

图1为本发明创造实施例所述的逻辑表述工作流的示意图；

图2为本发明创造实施例所述的层面构造修正工作流示意图；

图3为本发明创造实施例所述的建立小层级层面工作流示意图；

图4为本发明创造实施例所述的神经网络智能划分岩相类型工作流。

图5为本发明创造实施例所述的岩相数据分析工作流示意图；

图6为本发明创造实施例所述的属性数据分析工作流示意图；

图7为本发明创造实施例所述的属性建模工作流示意图；

图8为本发明创造实施例所述的自动更新方法的流程图。

附图标记说明：

1-层面数据差异性分析；2-层面构造修正；3-构造模型更新；4-岩相模型更新；5-属性模型更新；11-执行单元；12-逻辑表述工作流；13-命令语言控制工作流；14-更新控制工作流；15-专家建模经验参数库；16-单井分层数据。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明创造中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明创造。

如图1、8所示，一种驱动三维地质模型自动更新方法，包括以下步骤：

步骤1，将地质模型更新操作拆分为多个最小的执行单元11，按照所述执行单元11的先后顺序和循环逻辑判断规则，编制逻辑表述工作流12，所述逻辑表述工作流12包括一级控制工作流，所述一级控制工作流依序包括层面数据差异性分析1、层面构造修正2、构造模型更新3、岩相模型更新4、和属性模型更新5；

在步骤1中需要进一步说明的是：依据三维地质建模常规操作流程及步骤，将地质模型更新操作步骤精细切割、拆分至每一步级别，即所述执行单元；根据拆分出的步级结果，遵照其先后顺序及循环逻辑判断规则，编制出三维地质建模更新的逻辑表述工作流。

步骤2，根据所述逻辑表述工作流12及其每个执行单元11所关联的动作指令，编制出命令语言控制工作流13，将所述命令语言控制工作流13整合，组成更新控制工作流14；

在步骤2中需要进一步说明的是：所述更新控制工作流14建立于逻辑表述工作流12基础之上，所述命令语言控制工作流13的编制，完全依赖于逻辑表述工作流12所涉及到的每步动作指令，即将逻辑表述工作流动12作化和指令化，依序执行所述更新控制工作流14。

步骤3，基于地质知识库及地质建模经验参数，创建包括多种油藏类型的专家建模经验参数库15，用于所述更新控制工作流14运行过程中的参数调用；

在步骤3中需要进一步说明的是：需要利用地质知识库数据以及相关的地质建模经验参数，建立出地质模型更新过程中所需要用到的相关参数，这些参数对于指导地质模型的更新优化具有重要参考作用，每类油藏对应特定的相关建模经验参数，所述专家建模经验参数库15包含多种油藏类型，且随着知识库的增加，经验参数库可持续扩容，从而为更多油藏类型进行模型更新服务。

步骤4，利用计算机语言编程将所述更新控制工作流14进行程序化；

在步骤4中需要进一步说明的是：地质模型更新控制工作流的运作实现，是基于计算机语言的编程而形成系统程序，通过程序的运行完成整个地质模型的更新，在系统程序内，相关指令动作内可加入智能分析、判断或优化动能，可通过补加次一级控制工作流来实现，从而确保系统程序具有逻辑判断、智能匹配目标、自动控制等相关功能，极大扩展自动化能力。

步骤5，基于数据接口将单井分层数据16导入更新控制工作流14中，驱动地质模型实现自动更新。

在步骤5中需要进一步说明的是：通过数据接口的桥接作用，实现井分层数据的自动导入，从而驱动地质模型更新控制工作流的运行，实现地质模型更新全过程的自动化。

本发明提供一种驱动地质模型自动更新方法，基于精细切割、拆分至步级的地质建模流程，依据逻辑架构及其先后顺序，按照循环逻辑判断规则，创建三维地质建模更新的逻辑表述工作流，根据创建的地质模型更新逻辑表述工作流及其每步所关联的动作指令，编制出命令语言控制工作流，创建地质模型更新控制工作流；基于地质知识库及地质建模经验参数，创建涵盖多油藏类型的专家建模经验参数库，用于地质模型更新控制工作流运行过程中的参数调用；基于语言编程将地质模型更新控制工作流进行程序化，并具有逻辑判断、智能匹配目标、自动控制等功能；基于数据接口将单井分层数据导入地质模型更新控制工作流中，驱动地质模型实现自动更新。本发明在油气田开发阶段，基于实现三维地质模型的自动更新，解决了现有地质模型更新存在时效性问题，极大提高地质模型更新速度和质量，结果快速用于指导油田开发相关工作，对推动油田开发工作提速、提质具有巨大积极意义。

如图1所示，所述步骤二中，逻辑表述工作流还包括二级控制工作流,所述二级控制工作流在一级控制工作流下创建。需要进一步说明的是：所述逻辑表述工作流不局限于两级，根据模型参数调整工作需要，二级控制工作流下可以创建出三级控制工作流，依此类推，直至建立出完整执行三维地质模型更新的逻辑表述工作流。

如图1所示，在所述层面数据差异性分析1下创建的二级控制工作流依序包括提取井轨迹与模型层面交点值101、单井分层与模型分层差值计算102和依据差值大小执行逻辑判断103。

如图1所示，在所述层面构造修正2下创建的二级控制工作流依序包括井分层数据散点化201和分层数据修正层面201。

如图1所示，在所述构造模型更新3下创建的二级控制工作流依序包括建立层组级层面301、建立小层级层面302和小层内细分层设定模型垂心分辨率303。

如图1所示，在所述岩相模型更新4下创建的二级控制工作流依序包括神经网络智能划分岩相类型401、岩相数据粗化402、岩相数据分析403和岩相数据分析404。

如图1所示，在所述属性模型更新5下建立的二级控制工作流依序包括属性数据粗化501、属性数据分析502和属性建模503。

作为本发明的优选实施例之一，所述逻辑表述工作流不局限于两级，根据模型参数调整工作需要，二级工作流下可以创建三级工作流；依此类推，直至建立出完整的执行三维地质模型更新的逻辑表述工作流。所述专家建模经验参数库包含多种油藏类型，且随着知识库的增加，经验参数库可持续扩容。通过数据接口的桥接将单井分层数据导入更新控制工作流中。

举例说明，以油田开发井随钻工作场景为例，并结合附图对本发明具体的实施方式作进一步说明：首先，根据油田开发井随钻工作现场实时传输来的随钻评价储层界面、物性参数、流体参数等数据，通过数据接口接收并实时导入初始三维地质模型中，地质模型更新控制工作流启动运行；

如图1所示，一级控制工作流的层面数据差异性分析1开始运行，控制建模程序依序完成以下工作：第一步、基于二级控制工作流的运行，提取出井轨迹与模型层面交点值数据101；第二步、将单井分层数据与第一步中提取出的模型分层数据差值计算102；单井分层数据为随钻评价储层界面数据；第三步、依据差值大小来执行逻辑判断103，若差值等于零，说明随钻井的分层与原来模型中的层面分层一致，地质模型就无需调整，则控制流运行终止，若差值不等于零，则执行下一步的一级控制工作流的层面构造修正2；

如图1所示，一级控制工作流的层面构造修正2执行后，依序完成以下工作：第一步、二级控制工作流的井分层数据散点化201运行，依照层序，循环选层，从而完成对随钻井多个层位分层数据的离散化操作；第二步、执行分层数据修正层面202；优选的，执行如附图2所示意的层面构造修正工作流，依序执行启动工具模块、层面建立、选取层面，关联到输入数据选项、智能设定边界、选取井点分层数据做控制；依序选层循环完成基于井分层变化的模型内各层面构造图的局部修正；完成后执行下个一级控制工作流的构造模型更新3；

如图1所示，一级控制工作流的构造模型更新启动3，依序完成以下工作：第一步、基于修正后的各构造层面数据，控制建模程序运行，建立层组级层面301模型的创建；第二步、建立小层级层面302模型的创建，执行如附图3所示建立小层级层面工作流，依序循环执行选取间隔层段、智能计算设定插入分层数、智能优选分层方式、设定经验参数值、智选沿层顶或底插入、层校正方式、厚度方式；第三步、执行相关控制工作流，完成在小层内再精细分层303，从而设定模型的垂向分辨率，细分层数、细分层方式(等分或按比例)均可引用建模经验参数库；完成后自动执行下个一级控制工作流的岩相模型更新4。

一级控制工作流的岩相模型更新4运行，依序完成以下工作：第一步、进行神经网络智能划分岩相类型401，执行如附图4所示的神经网络智能划分岩相类型工作流，依据选取的特征测井曲线(可引用建模经验参数库)，基于神经网络模型完成随钻井的岩相类型划分，依据工作流可以完成多口新井的岩相划分；第二步、执行相关控制工作流，选取粗化算法类型402，完成对随钻井岩相曲线的粗化；第三步、执行如附图5所示意的岩相数据分析工作流，基于岩性、层位的选择，通过运行相关三级控制工作流，完成所有层位的岩相数据分析403，数据分析包括比例分析、岩相厚度分布分析和物性与岩性相关性分析，以及基于建模经验参数的变差函数分析；完成后自动执行下个一级控制工作流的属性模型更新5。

一级控制工作流的属性模型更新5执行后，依序完成以下工作：第一步、执行相关控制工作流，增加新井物性(孔隙度、渗透率等)曲线，选择相关粗化算法类型，完成物性数据粗化501；第二步、执行如附图6所示的属性数据分析工作流，以及相关所需的三级控制工作流，完成各层物性数据的变化分析及变差函数分析；第三步、执行如附图7所示的属性建模工作流，以及相关所需的三级控制工作流，基于相控及应用序贯高斯模拟算法，或可以加入次级属性约束，运行后完成相关属性模型的更新。至此，所有地质模型自动更新流程运行完毕，最终得到更新后的构造模型、岩相模型和属性模型，这些模型更新的结果可以用于指导随钻井的后续随钻决策。

以上所述仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种驱动三维地质模型自动更新方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，将地质模型更新操作拆分为多个最小的执行单元，按照所述执行单元先后顺序和循环逻辑判断规则，编制逻辑表述工作流，所述逻辑表述工作流包括一级控制工作流，所述一级控制工作流依序包括层面数据差异性分析、层面构造修正、构造模型更新、岩相模型更新、和属性模型更新；

步骤2，根据所述逻辑表述工作流及其每个执行单元所关联的动作指令，编制出命令语言控制工作流，将所述命令语言控制工作流整合，组成更新控制工作流；

步骤3，基于地质知识库及地质建模经验参数，创建包括多种油藏类型的专家建模经验参数库，用于所述更新控制工作流运行过程中的参数调用；

步骤4，利用计算机语言编程将所述更新控制工作流进行程序化；

步骤5，基于数据接口将单井分层数据导入更新控制工作流中，驱动地质模型实现自动更新。

2.根据权利要求1所述的驱动三维地质模型自动更新方法，其特征在于：所述步骤一中，所述逻辑表述工作流还包括二级控制工作流,所述二级控制工作流在一级控制工作流下创建。

3.根据权利要求2所述的驱动三维地质模型自动更新方法，其特征在于：在所述层面数据差异性分析下创建的二级控制工作流依序包括提取井轨迹与模型层面交点值、单井分层与模型分层差值计算和依据差值大小执行逻辑判断。

4.根据权利要求2所述的驱动三维地质模型自动更新方法，其特征在于：在所述层面构造修正下创建的二级控制工作流依序包括井分层数据散点化和分层数据修正层面。

5.根据权利要求2所述的驱动三维地质模型自动更新方法，其特征在于：在所述构造模型更新下创建的二级控制工作流依序包括建立层组级层面、建立小层级层面和小层内细分层设定模型垂心分辨率。

6.根据权利要求2所述的驱动三维地质模型自动更新方法，其特征在于：在所述岩相模型更新下创建的二级控制工作流依序包括神经网络智能划分岩相类型、岩相数据粗化、岩相数据分析和岩相数据分析。

7.根据权利要求2所述的驱动三维地质模型自动更新方法，其特征在于：在所述属性模型更新下建立的二级控制工作流依序包括属性数据粗化、属性数据分析和属性建模。

8.根据权利要求3所述的驱动三维地质模型自动更新方法，其特征在于：所述逻辑表述工作流不局限于两级，根据模型参数调整工作需要，二级工作流下可以创建三级工作流；依此类推，直至建立出完整的执行三维地质模型更新的逻辑表述工作流。

9.根据权利要求1所述的驱动三维地质模型自动更新方法，其特征在于：所述专家建模经验参数库包含多种油藏类型，且随着知识库的增加，经验参数库可持续扩容。

10.根据权利要求1所述的驱动三维地质模型自动更新方法，其特征在于：通过数据接口的桥接将单井分层数据导入更新控制工作流中。

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