RU2815465C1 - Система полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы - Google Patents

Система полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы Download PDF

Info

Publication number
RU2815465C1
RU2815465C1 RU2023117402A RU2023117402A RU2815465C1 RU 2815465 C1 RU2815465 C1 RU 2815465C1 RU 2023117402 A RU2023117402 A RU 2023117402A RU 2023117402 A RU2023117402 A RU 2023117402A RU 2815465 C1 RU2815465 C1 RU 2815465C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
matrix
random
points
crack
rotation
Prior art date
Application number
RU2023117402A
Other languages
English (en)
Inventor
Юньгуй СЮЙ
Юйди ВАН
Либин ДУ
Жунху ЧЖАН
Цинлу ЦЗЭН
Сюйжи ХУАН
Вэйпин ЦАО
Original Assignee
Саутвест Петролеум Юниверсити
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Саутвест Петролеум Юниверсити filed Critical Саутвест Петролеум Юниверсити
Application granted granted Critical
Publication of RU2815465C1 publication Critical patent/RU2815465C1/ru

Links

Abstract

Изобретение относится к области технологии моделирования трещиноватости и раскрывает метод и систему полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы. Система полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, содержащая электронное устройство, включающее в себя память, процессор и компьютерную программу, хранящуюся в указанной памяти и работающую на процессоре, который выполняет компьютерную программу для реализации полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, при этом система включает в себя извлекающий модуль, используемый для извлечения данных по атрибутам с высокой чувствительностью к трещинам в сейсмических данных, первый создающий модуль, используемый для создания матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных, согласно данным по атрибутам, создание матрицы беспорядочных весов заключается в том, что беспорядочно располагают данные по атрибутам для получения данных беспорядочных весов, последовательно выполняют регуляризацию и нормализацию размахов данных беспорядочных весов для получения матрицы беспорядочных весов, генерирующий модуль, используемый для генерации центральных точек пластинок трещин на основе матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных и заданного количества пластинок трещин, конкретно включая то, что: определяют размеры точек значений в тех же местах в матрице беспорядочных весов и матрице равномерно распределенных случайных переменных; если точки значений матрицы беспорядочных весов больше, чем точки значений матрицы равномерно распределенных случайных переменных, точки значений матрицы беспорядочных весов сохраняют в качестве исходных точек трещины, по которым генерируют матрицу исходных точек трещин; извлекают исходные точки в соответствующем количестве трещин из матрицы исходных точек трещины по заданному количеству пластинок трещины в качестве центральных точек, второй создающий модуль, используемый для создания угла поворота и оси поворота в зависимости от простирания и угла падения полученных пластинок трещин, и центральной точки, и третий создающий модуль, используемый для создания матрицы поворота согласно углу поворота и оси поворота, включая то, что: создают кватернион, на основе угла поворота и оси поворота; создают матрицу поворота, согласно кватерниону; матрицу поворота используют для характеристики модели пластинки трещины. Техническим результатом является сокращение времени вычисления и повышение эффективности моделирования и точности описания залегания пластинок трещин. 7 ил.

Description

Область технического применения
Изобретение относится к области технологии моделирования трещиноватости, в частности к методу и системе полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы.
Предпосылки создания изображения
Трещина является эффективным коллекторским пространством и основным проточным каналом плотных коллекторов и влияет на расположение сетки скважин и эффект разработки с заводнением плотных залежей нефти и газа, а изучение закона распределения трещин и конструирование трехмерной модели являются важной геологическим основанием для разработки плотных залежей нефти и газа.
Моделирование сети трещин с использованием стохастического методов было впервые предложено Neuman в конце 1980-х гг. на ранней стадии данный метод применялся в основном для моделирования модели эквивалентной сплошной среды, а в конце 1990-х гг. постепенно стал применяться для стохастического моделирования сетей трещин. В настоящее время, стохастическое моделирование считается эффективным и осуществимым методом изображения анизотропии среды, и уже широко используется в различных областях, таких как горных работах, инженерии водных ресурсов, нефтяной инженерии и геологическом захоронении ядерных отходов. Метод стохастического моделирования дает хорошие результаты, особенно при моделировании сложного геологического строения и наличии данных в небольшом количестве. Среди них наиболее распространенным методом является моделирование дискретной сети трещин; модель был предложен в 1983 году Baecher и именован своим именем, а в 1995 году Ivanova предложил модель GEOFRAC. Для дискретной сети трещин (DFN) в основном применяется модель Baecher, для которой булевское моделирование на основании стохастического процесса характеристических точек является употребительным методом стохастического моделирования. Точечный процесс определяет центральное положение трещины, а характеристический процесс определяет атрибуты точек, такие как форма трещины, угол падения, падение, открытие и т.д. В 2018 году, Китайский ученый Дун Шаоцюнь предложил метод моделирования дискретной сети трещин на основании ограничения плотности трещин, с помощью которого можно реализовать ограничения положения развития трещин.
Теперь, данный метод моделирования имеет два очевидных недостатка с точки зрения применения данного метода в стране и за рубежом, что приводит к некоторой ограниченности при его использовании. Первый недостаток заключается в том, что плотность трещин, как правило, получается посредством исследования полевого обнажения или повторной инверсии сейсмического атрибута, из-за этого шаги сложны и недостаточно точны. А другой недостаток заключается в том, что способы моделирования пластинки трещин в методе стохастического ограничения имеют проблемы с длительной генерацией, малой скоростью и низкой точностью.
Предмет изобретения
Цель настоящего изобретения заключается в предоставлении метода и системы полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, чтобы решить проблемы с длительной генерацией, малой скоростью и низкой точностью у существующего метода моделирования пластинки трещин.
Вышеуказанная цель изобретения достигается тем, что техническое решение, используемое в настоящем изобретении, представляет собой метод полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, включая в себя:
извлечение данных по атрибутам с высокой чувствительностью к трещинам в сейсмических данных;
создание матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных согласно данным по атрибутам;
генерация центральных точек пластинок трещин на основе матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных и заданного количества пластинок трещин;
создание угла поворота и оси поворота в зависимости от простирания и угла падения полученных пластинок трещин, и центральной точки;
создание матрицы поворота согласно углу поворота и оси поворота, которая используется для характеризования модели пластинки трещины;
предпочтительно, вышеуказанный метод также включает в себя: создание матрицы беспорядочных весов, в том числе:
беспорядочно расположить данные по атрибутам для получения данных беспорядочных весов;
последовательно выполнить регуляризацию и нормализацию размахов данных беспорядочных весов для получения матрицы беспорядочных весов.
Предпочтительно, при получении матрицы беспорядочных весов одновременно создана матрица равномерно распределенных случайных переменных того же размера, что и матрица беспорядочных весов.
Предпочтительно, генерируются центральные точки пластинок трещин на основе матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных и заданного количества пластинок трещин, в том числе:
определить размеры точек значений в тех же местах в матрице беспорядочных весов и матрице равномерно распределенных случайных переменных;
если точки значений матрицы беспорядочных весов больше, чем точки значений матрицы равномерно распределенных случайных переменных, точки значений матрицы беспорядочных весов сохраняются в качестве исходных точек трещины, по которым генерируется матрица исходных точек трещин;
извлекать исходные точки в соответствующем количестве трещин из матрицы исходных точек трещины по заданному количеству пластинок трещины в качестве центральных точек.
Предпочтительно, создать матрицу поворота согласно углу поворота и оси поворота, в том числе:
создать кватернион на основе угла поворота и оси поворота;
создать матрицу поворота согласно кватерниону.
Предпочтительно, создать угол поворота и ось поворота в зависимости от простирания и угла падения полученных пластинок трещин, и центральной точки, в том числе:
определить центр оси поворота на основе центральной точки, и определить координаты оси поворота на основе простирания и угла падения;
создать ось поворота в соответствии с координатами и центром;
создать угол поворота в соответствии с координатами оси поворота.
Предпочтительно, указанные простирание и угол падения получены на основе геологического обнажения и/или изображения трещин каротажа.
Настоящее изобретение еще предоставляет систему полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, которая используется для реализации вышеуказанного метода полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, и включает в себя:
извлекающий модуль, использованный для извлечения данных по атрибутам с высокой чувствительностью к трещинам в сейсмических данных;
первый создающий модуль, использованный для создания матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных согласно данным по атрибутам;
генерирующий модуль, использованный для генерации центральных точек пластинок трещин на основе матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных и заданного количества пластинок трещин;
второй создающий модуль, использованный для создания угла поворота и ось поворота в зависимости от простирания и угла падения полученных пластинок трещин, и центральной точки;
третий создающий модуль, использованный для создания матрицы поворота согласно углу поворота и оси поворота, которая используется для характеризования модели пластинки трещины.
Настоящее изобретение также предусматривает электронное устройство, включающее в себя память, процессор и компьютерную программу, хранящуюся в указанной памяти и работающую на указанном процессоре, который выполняет указанную компьютерную программу для реализации вышеупомянутого метода полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы.
Настоящее изобретение также предоставляет машиночитаемый носитель данных, на котором хранится компьютерная программа, которая выполнена указанным процессором для реализации вышеупомянутого метода полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы.
Полезные эффекты изобретения сосредоточены на том что:
1. Изобретение может уменьшить число циклов посредством матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных, таким образом, эффективно сокращая время вычисления и повышая эффективность моделирования.
2. К тому же, матрица поворота изобретения может осуществлять точное описание залегания пластинок трещин, что позволяет созданной модели трещин ближе к реальной ситуации и предоставляет информацию для добычи нефтегазовых залежей.
Описание фигур
На Фиг. 1 показана схема метода полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, предоставляемого способом осуществления изобретения.
На Фиг. 2 показана блок-схема системы полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, предоставляемого способом осуществления изобретения.
На Фиг. 3 показан рисунок модели трещин для количества 100 пластинок трещин по изобретению.
На Фиг. 4 показан рисунок модели трещин для количества 1000 пластинок трещин по изобретению.
На Фиг. 5 показан рисунок модели трещин для количества 10000 пластинок трещин по изобретению.
На Фиг. 6 показан рисунок модели трещин для количества 50000 пластинок трещин по изобретению.
На Фиг. 7 показано сравнение времени моделирования метода моделирования изобретения с существующим методом моделирования.
Конкретный способ осуществления изобретения
Для того чтобы технический персонал в данной области могли лучше понять техническое решение изобретения, ниже выполнено полное описание изобретения в сочетании с фигурами и конкретным способом осуществления.
На Фиг. 1 показана схема метода полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, предоставляемого способом осуществления изобретения; как показано на Фиг. 1, метод полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, включающий в себя:
Шаг S101: извлечение данных по атрибутам с высокой чувствительностью к трещинам в сейсмических данных.
В данном варианте осуществления, коэффициент крутизны, кривизна и дисперсия выбираются для дальнейшей оптимизации в соответствии с результатами данных сейсмического атрибута. Атрибут коэффициента кривизны может эффективно изображать геологические строения пласта, такие как изгиб, складку и разлом. Атрибут кривизны включает изменения амплитуды в процесс вычисления коэффициента кривизны с помощью оператора Лапласа, чтобы идентифицировать разлом или осадков, наблюдая изменения в значениях амплитуды. Атрибут сейсмического куба вариантности использует калибровку горизонтов для создания сейсмической секвенции, и определения областей описания геологического строения пласта и плоской сетки, разделения моделирующих пластов, а также создания геологических моделей. Атрибут сейсмического куба вариантности может хорошо описать распределение песчаного массива в пласте-коллекторе и характеристики сейсмического канала, и выразить взаимосвязь прерывистого сброса и складки между геологическими строениями.
По расчетам фактического сейсмического куба вариантности, можно определить, что трещины песчаников состоят в основном из тектонических трещин происхождения активности разлома и тектонических трещин происхождения тектонической деформации, и в большинстве относятся к наклонным трещинам и трещинам под высоким углом; трещины осадочного происхождения в основном состоят из трещин под низким углом и горизонтальных трещин; тектонические трещины с падением более 30° и трещины осадочного происхождения ниже 30° могут образовывать сетчатые трещины, что способствует высокой продуктивности; таким образом, в качестве чувствительных данных по атрибутам трещин плотного песчаника выбраны дисперсия и кривизна.
Шаг S102: создание матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных согласно данным по атрибутам.
В качестве дальнейшей оптимизации данного варианта осуществления, вышеуказанный метод также включает в себя: создание матрицы беспорядочных весов, в том числе:
Шаг А1: беспорядочное расположение данных по атрибутам для получения данных беспорядочных весов; то есть, беспорядочно расположить чувствительные данные по атрибутам и сохранять первоначальный модель распределения данных по атрибутам, тогда, гарантировать, что распределение вероятностей всех данных останется неизменным.
Шаг А2: последовательно выполнить регуляризацию и нормализацию размахов данных беспорядочных весов для получения матрицы беспорядочных весов; при получении матрицы беспорядочных весов одновременно создана матрица равномерно распределенных случайных переменных того же размера, что и матрица беспорядочных весов.
В данном варианте осуществления формула для нормализации указана как ниже:
;
Где - нормированные данные беспорядочных весов, Aij - исходные данные беспорядочных весов, i и j - координаты, min(A) - минимальное значение в исходных данных беспорядочных весов, и max(A) - максимальное значение в исходных данных беспорядочных весов.
В данном варианте осуществления, посредством создания матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных, по сравнению с существующим способом случайного расположения точек, данный метод может уменьшить время вычислений, повысить эффективность обработки данных и, следовательно, увеличить эффективность моделирования.
Шаг S103: генерация центральных точек пластинок трещин на основе матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных и заданного количества пластинок трещин.
В качестве дальнейшей оптимизации данного варианта осуществления, выполняется генерация центральных точек пластинок трещин на основе матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных и заданного количества пластинок трещин, в том числе:
Шаг B1: определить размеры точек значений в тех же местах в матрице беспорядочных весов и матрице равномерно распределенных случайных переменных;
Шаг B2: если точки значений матрицы беспорядочных весов больше, чем точки значений матрицы равномерно распределенных случайных переменных, точки значений матрицы беспорядочных весов сохраняются в качестве исходных точек трещины, по которым генерируется матрица исходных точек трещин;
Шаг B3: Извлекать исходные точки в соответствующем количестве трещин из матрицы исходных точек трещины по заданному количеству пластинок трещины в качестве центральных точек, таким образом, определяя центральные положения пластинок трещин.
В данном варианте осуществления, из-за большого количества данных сейсмического атрибута, количество исходных точек трещин, генерируемых группой, как правило, удовлетворяет заранее заданное количество трещин. Однако, при слишком великом заранее заданном количестве пластинок трещин, данные беспорядочных весов и данные случайных переменных будут восстановлены и повторно суждены, и потом соответствующие исходные точки трещин будут извлечены до того, что количество исходных точек удовлетворяет заранее заданное количество пластинок трещин.
Шаг S104: создание угла поворота и оси поворота в зависимости от простирания и угла падения полученных пластинок трещин, и центральной точки.
В качестве дальнейшей оптимизации данного варианта осуществления, проведет создание угла поворота и оси поворота в зависимости от простирания и угла падения полученных пластинок трещин, и центральной точки, в том числе:
Шаг С1: определить центр оси поворота на основе центральной точки, и определить координаты оси поворота на основе простирания и угла падения, а в данном варианте осуществления указанные простирание и угол падения получены на основе геологического обнажения и/или изображения трещин каротажа.
Шаг C2: создать ось поворота в соответствии с координатами и центром.
В данном варианте осуществления, координаты оси поворота рассчитываются следующим образом:
;
;
;
где, Inclination - угол падения пластинки трещин, Trend - простирание трещин.
Шаг C3: создать угол поворота в соответствии с координатами оси поворота.
В данном варианте осуществления, координаты, угол поворота рассчитываются согласно следующей формуле:
.
Шаг S105: создание матрицы поворота согласно углу поворота и оси поворота, которая используется для характеризования модели пластинки трещины.
В данном варианте осуществления, поскольку вектор нормали N плоскости трещины является уникальным, и пластинки трещин могут быть определены вектором нормали и одной точкой, проходящей через пластинку трещин, например, плоскость с нахождением пластинки трещин может быть характеризована с использованием следующей формулы:
ax+by+cz+d=0; где, a2+b2+c2=1;
Единичный вектор нормали N плоскости с нахождением пластинки трещин составляет (a, b, c), а расстояние от любой точки (x0, y0, z0) до пластинки трещин составляет ax0+by0+cz0+d,
где, a - координата оси x единичного вектора нормали; b - координата оси y единичного вектора нормали; c - координата оси z единичного вектора нормали; x - координата оси x определенной точки в плоскости; y - координата оси y определенной точки в плоскости; z - координата оси z определенной точки в плоскости.
Поскольку вектор нормали N плоскости с нахождением пластинки трещин является уникальным, плоскость, на которой находится целевая пластинка трещин, может быть создана путем построения целевого вектора нормали N. Предположим, что вектор нормали N получается поворотом оси Z, в это время необходимо определить ось поворота U и угол вращения , то есть, единичный вектор e (0, 0, 1) оси Z вокруг оси поворота вращается за , для получения целевого вектора нормали N.
Ось поворота перпендикулярна единичному вектору e (0, 0, 1) и целевому вектору нормали N, следовательно U = e × N, и углом между единичным вектором e и целевым вектором нормали N является угол поворота ϕ, cosϕ = e⋅N.
Поэтому, в качестве дальнейшей оптимизации данного варианта осуществления, выполнено создание матрицы поворота согласно углу поворота и оси поворота, в том числе:
Шаг D1: Создать кватернион на основе угла поворота и оси поворота;
То есть, кватернион q составляет: ;
Где - угол поворота, определенный пластинками трещин, (AU, BU, CU) - ось поворота, определенная пластинками трещин;
Шаг D2: создать матрицу поворота согласно кватерниону;
То есть, матрица поворота R составляет:
.
Таким образом, может быть создана целевая матрица поворота R, соответствующая целевым углу падения и простиранию. Для удобства ввода, также могут быть напрямую введены отдельные компоненты целевого единичного вектора N. При использовании вышеуказанного метода, может быть получена матрица поворота, которая удовлетворяет целевые угол падения и простирание, что приводит к массовому производству целевых углов падения и простираний, а также пластинок трещин с целевой длиной траектории.
На Фиг. 2 показана блок-схема системы полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, предоставляемого способом осуществления изобретения; как показано на Фиг. 2, система полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы используется для реализации вышеуказанного метода полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, и включает в себя:
извлекающий модуль, использованный для извлечения данных по атрибутам с высокой чувствительностью к трещинам в сейсмических данных;
первый создающий модуль, использованный для создания матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных согласно данным по атрибутам;
генерирующий модуль, использованный для генерации центральных точек пластинок трещин на основе матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных и заданного количества пластинок трещин;
второй создающий модуль, использованный для создания угла поворота и ось поворота в зависимости от простирания и угла падения полученных пластинок трещин, и центральной точки;
третий создающий модуль, использованный для создания матрицы поворота согласно углу поворота и оси поворота, которая используется для характеризования модели пластинки трещины.
Изобретение может уменьшить число циклов посредством матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных, таким образом, эффективно сокращая время вычисления и повышая эффективность моделирования. Во-вторых, матрица поворота изобретения может осуществлять точное описание залегания пластинок трещин, что позволяет созданной модели трещин ближе к реальной ситуации и предоставляет информацию для добычи нефтегазовых залежей.
Настоящее изобретение также предусматривает электронное устройство, включающее в себя память, процессор и компьютерную программу, хранящуюся в указанной памяти и работающую на указанном процессоре, который выполняет указанную компьютерную программу для реализации вышеупомянутого метода полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы.
Настоящее изобретение также предоставляет машиночитаемый носитель данных, на котором хранится компьютерная программа, которая выполнена указанным процессором для реализации вышеупомянутого метода полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы.
Вариант осуществления 2:
В данном варианте осуществления, модели трещин были представлены в количестве пластинок трещин 100, 1000, 1000 и 50000 соответственно, и изображения моделей трещин показаны на Фиг. 3 - Фиг. 6. Модель трещины изобретения может удовлетворять модели с различными углами падения и простираниями, более понятной и высокоэффективной по сравнению с методом угла Эйлера; что еще более важно, кватернионная матрица поворота может предотвратить появление заклинивания карданного подвеса угла Эйлера.
На Фиг. 7 показано сравнение времени моделирования метода моделирования изобретения с существующим методом моделирования; как видно на фигуры, метод моделирования изобретения сокращает время моделирования в 80 раз по сравнению с существующим методом, поскольку в существующим методом применяется метод бросания точек, непрерывная циклическая итерация потребляет много времени, а согласно правилам матричной операции, используемый в изобретении, достигается эффективное моделирование трещиноватости путем заранее создания стохастической матрицы для уменьшения числа циклов.
Следует отметить, что в отношении вышеуказанных вариантов осуществления методов, в целях простоты описания эти варианты представлены как ряд комбинаций действий, но технический персонал в данной области должен узнать, что данная заявка не ограничена описанной последовательностью действий, поскольку определенные шаги могут быть выполнены в другом порядке или одновременно в соответствии с данной заявкой. Во-вторых, технический персонал в данной области еще должен узнать, что варианты осуществления, описанные в описании изобретения, являются оптимизационными вариантами осуществления, и действия и модули, касающиеся вариантов осуществления, не обязательно необходимы для данной заявки.

Claims (1)

  1. Система полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, содержащая электронное устройство, включающее в себя память, процессор и компьютерную программу, хранящуюся в указанной памяти и работающую на процессоре, который выполняет компьютерную программу для реализации полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы, при этом система включает в себя извлекающий модуль, используемый для извлечения данных по атрибутам с высокой чувствительностью к трещинам в сейсмических данных, первый создающий модуль, используемый для создания матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных, согласно данным по атрибутам, создание матрицы беспорядочных весов заключается в том, что беспорядочно располагают данные по атрибутам для получения данных беспорядочных весов, последовательно выполняют регуляризацию и нормализацию размахов данных беспорядочных весов для получения матрицы беспорядочных весов, генерирующий модуль, используемый для генерации центральных точек пластинок трещин на основе матрицы беспорядочных весов и матрицы равномерно распределенных случайных переменных и заданного количества пластинок трещин, конкретно включая то, что: определяют размеры точек значений в тех же местах в матрице беспорядочных весов и матрице равномерно распределенных случайных переменных; если точки значений матрицы беспорядочных весов больше, чем точки значений матрицы равномерно распределенных случайных переменных, точки значений матрицы беспорядочных весов сохраняют в качестве исходных точек трещины, по которым генерируют матрицу исходных точек трещин; извлекают исходные точки в соответствующем количестве трещин из матрицы исходных точек трещины по заданному количеству пластинок трещины в качестве центральных точек, второй создающий модуль, используемый для создания угла поворота и оси поворота в зависимости от простирания и угла падения полученных пластинок трещин, и центральной точки, и третий создающий модуль, используемый для создания матрицы поворота согласно углу поворота и оси поворота, включая то, что: создают кватернион, на основе угла поворота и оси поворота; создают матрицу поворота, согласно кватерниону; матрицу поворота используют для характеристики модели пластинки трещины.
RU2023117402A 2022-11-22 2023-06-30 Система полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы RU2815465C1 (ru)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211463645X 2022-11-22

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2815465C1 true RU2815465C1 (ru) 2024-03-18

Family

ID=

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102799717A (zh) * 2012-06-29 2012-11-28 上海大学 一种基于样本学习的多孔介质建模方法
CN107390264A (zh) * 2017-07-20 2017-11-24 中国石油化工股份有限公司 碳酸盐岩断溶体内部结构的表征方法
RU2663847C2 (ru) * 2014-07-02 2018-08-10 Везерфорд Текнолоджи Холдингз, ЛЛК Система и способ для моделирования и планирования сетей трещен импульсного разрыва пласта
CN110488385A (zh) * 2019-09-20 2019-11-22 西南石油大学 三维断溶体模型的制作方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102799717A (zh) * 2012-06-29 2012-11-28 上海大学 一种基于样本学习的多孔介质建模方法
RU2663847C2 (ru) * 2014-07-02 2018-08-10 Везерфорд Текнолоджи Холдингз, ЛЛК Система и способ для моделирования и планирования сетей трещен импульсного разрыва пласта
CN107390264A (zh) * 2017-07-20 2017-11-24 中国石油化工股份有限公司 碳酸盐岩断溶体内部结构的表征方法
CN110488385A (zh) * 2019-09-20 2019-11-22 西南石油大学 三维断溶体模型的制作方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
РЕДЬКИН Г.М. Математическое моделирование трещиноватости массива горных пород. Технические науки. 2005. N4, с.79-82. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2013325186B2 (en) Propagating fracture plane updates
WO2021147529A1 (zh) 基于更新概率比率恒定理论的多点地质统计叠前反演方法
SA520412321B1 (ar) تحديد تفاوتات لسرعة كثبان رملية
CN104297785A (zh) 岩相约束储层物性参数反演方法及装置
CN104318593B (zh) 一种雷达海杂波的仿真方法和系统
CN102147479A (zh) 一种储层空间物性参数的建模方法
CN106920176B (zh) 一种矿集区尺度矿产资源估算方法及系统
CN110097069A (zh) 一种基于深度多核学习的支持向量机岩相识别方法及装置
CN105046097A (zh) 基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法
CN116774292B (zh) 一种地震波走时确定方法、系统、电子设备及存储介质
CN108931811A (zh) 基于多点地质统计的地震储层反演方法
CN111123374A (zh) 一种基于匹配滤波的探地雷达全波形反演方法
CN116245013A (zh) 一种地质预测模型构建方法、建模方法、设备及存储介质
CN109709602A (zh) 一种远探测声波偏移成像方法、装置及系统
RU2815465C1 (ru) Система полудетерминированного моделирования трещиноватости на основе беспорядочной матрицы
CN105513051A (zh) 一种点云数据处理方法和设备
Alghalandis et al. Similarity analysis of discrete fracture networks
CN115330975A (zh) 一种新型三维随机粗糙结构面网络模型及构建方法及装置
CN114491897A (zh) 地震波数值模拟方法、装置、介质及电子设备
CN108537883B (zh) 一种基于MapReduce框架的地质建模方法
RU2611892C1 (ru) Способ трехмерного моделирования заданного гидрогеологического объекта, реализуемый в вычислительной системе
CN118015219B (zh) 基于定性克里金插值的地质模型的生成方法、装置及设备
CN116166988B (zh) 一种含煤地层异常构造识别分类方法
CN117370846B (zh) 一种基于微震事件的水力压裂三维裂缝网构建方法及系统
Wang et al. Stochastic modeling of two-dimensional fractures with property constraints