油藏建模

油藏建模

油藏建模是指根據已知控制點的資料內插、外推控制點之間及控制點以外的油藏特性, 建立油藏 (儲層) 地質模型。

基本介紹

  • 中文名:油藏建模
  • 外文名:reservoir modeling
  • 分類: 確定性的和隨機性的
  • 建模方法:離散、連續模型
  • 步驟:地質模型研究等
  • 依據:精細油藏描述的成果和要求
確定性建模方法,隨機性儲層建模方法,隨機模型分類,隨機建模的步驟,

確定性建模方法

這種建模方法認為資料控制點間的插值是惟一解, 確定性的, 即從具有確定性的控制點 (如井點) 出發, 推測出井點之間確定的、惟一的儲層參數。建模的核心問題是井間儲層預測。在給定資料前提下, 提高儲層模型精度的主要方法是提高井間參數預測的精度。確定性建立地質模型的方法主要有以下三種:
(一) 傳統的地質作圖方法
即按地質趨勢線性內插, 包括簡單的線性內插、趨勢面內插、相帶控制下的內插等等。趨勢內插方法對構造現象和非均質程度弱的油藏參數是可行的, 如地層壓力、溫度場、流體飽和度、孔隙度等; 有些穩定沉積體, 如三角洲前緣河口壩、席狀砂的厚度和孔隙度等也是可用的。
(二) 開發地震反演方法
1. 三維地震的儲層參數反演
由於三維地震平面 (橫向) 上採集密度大的優點, 可以彌補井孔控制點太稀的不足,所以成為油藏描述中砂體分布和儲層預測非常好基礎數據體。近年來新的採集、處理、解釋反演技術不斷出現, 如多分量地震、四維地震、井間地震等等, 目前利用地震屬性 (如振幅等) 和反演出的地震屬性 (如聲波時差、聲阻抗等) 與岩心 (或測井) 孔隙度建立關係, 反演孔隙度, 再用孔隙度推算滲透率, 這一方面已在普遍套用。這樣就可以把地震三維數據體轉換成儲層屬性三維數據體, 直接實現了三維建模。
由於三維地震資料存在垂向解析度低的問題, 較好的三維地震資料垂向解析度一般為10~20 m, 所以三維地震很難分辨出單砂體, 並且預測的儲層參數 (如孔隙度、流體飽和度) 的精度較低, 僅可作為大層段的參考值。目前, 三維地震資料主要用於勘探階段及開發初期的儲層建模, 主要確定油藏的地層格架、構造圈閉形態、斷層特徵、砂體及儲層參數的巨觀展布。
2. 井間地震
井間地震由於採用井下震源和多道接收排列, 因而比地面地震具有更多的優點:
①震源和檢波器均在井中, 這樣就避免了近地表風化層對地震波能量的衰減, 從而可提高信噪比;
②由於採用高頻震源, 而且井間感測器離目標非常近, 這樣便增加地震資料的解析度;
③利用地震波的初至, 實現縱波和橫波的井間地震層析成像, 從而可準確建立速度場, 大大提高井間儲層參數的解釋精度。
但是, 地震屬性不單是受控於岩石物性, 加上地震解析度的限制, 開發地震反演成果仍有較大的不確定性。其有效套用還必須與地質緊密結合, 需要在處理、解釋、反演過程中充分利用地質規律和模式, 作出合理的解釋。由於開發地震反演成果是惟一的, 屬於確定性建模範疇。
(三) 計算機插值建模
目前油田上流行的計算機地質繪圖軟體, 基本上屬於確定性內插建模技術。儘管插值的方法很多, 大致可以分為傳統的統計學估值方法和地質統計學估值方法 (主要是克里金方法)。由於傳統的數理統計學插值法 (如距離平方反比加權法) 只考慮觀測點與待估點之間的距離, 而不考慮雜亂點位置之間的相互聯繫, 即地質規律所造成的儲層參數在空間上的相關性, 因此插值精度相對較低。為了提高對儲層參數的估值精度, 人們採用克里金方法進行井間插值。
克里金方法是一種光滑內插方法, 實際上是特殊的加權平均法。它不能表征井間參數的細微變化和離散性很大的參數 (如井間滲透率的劇烈變化) , 同時克里金方法為局部估值方法, 對參數分布的整體結構性考慮不夠, 當儲層連續性差、井距大且分布不均勻時,則估值誤差較大。因此, 克里金方法所給出的井間插值點雖然是確定的值, 但並非真實值, 只是接近真實值, 其誤差大小取決於克里金方法本身的適用性及客觀地質條件。除上述主要三種方法之外, 水平井方法也是確定性建模的方法之一。水平井沿儲層走向或傾向鑽井, 直接取得儲層側向變化參數數據或測井解釋成果, 藉此可建立確定性的儲層模型。水平井的鑽井技術和經濟可行性已經解決, 在勝利油區越來越多的得到套用。由於水平井很難進行連續取心, 只是依賴測井解釋獲得油藏參數, 同時受測井解釋技術的限制, 仍然存在一些不確定性的因素。

隨機性儲層建模方法

地下儲層本身是確定的, 在每一個位置點都具有確定的性質和特徵。但是地下儲層又是很複雜的, 它是許多複雜地質過程如沉積作用、成岩作用和構造作用等綜合作用的結果, 具有複雜的儲層建築格架的空間配置及其儲層參數的空間變化。在進行儲層描述過程中, 由於能夠得到的資料總是不完備的, 所以人們很難在某一尺度下真實確定儲層的特徵或性質, 特別是連續性較差且非均質性嚴重的河流相或沖積扇儲層。也就是說, 對地下儲層的認識存在一定範圍內的不確定性, 需要通過“猜測”“判斷”才能確定儲層性質, 這就是儲層建模的隨機性。
隨機建模認為儲層井點間地質參數的分布及其變化有一定的隨機性, 總會存在一些不確定因素。所以隨機建模就是由已知信息為基礎, 以隨機函式為理論, 套用隨機模擬方法對井點間的地質特徵屬性參數的分布及其變化給出多種可能的、等機率的預測結果, 提供給地質人員選擇。
為什麼用“隨機”的方法來描述“確定性”的油藏各種參數呢, 其原因包括:
①開發井距多數在百米級以上, 井點控制的儲層數據還是太少;
②採集到的資料存在一定的誤差, 如測井解釋地質屬性, 靠岩心分析資料進行標定, 岩心柱塞體積只占油層體積的極小部分, 更何況取心井又占井孔的極少部分, 測井滲透率解釋的誤差經常可達百分之幾十以上;
③油藏一些地質屬性在很大程度上存在隨機性, 如滲透率及泥質夾層的分布;
④人們對地下油藏的認識的不完善性, 有些參數只能通過預測加以“確定”。
總之, 隨機性是客觀存在的, 通過間接方法對井間儲層屬性作出的預測都帶有不確定性。隨機建模方法認為油藏或儲層, 雖然各項屬性均為的非均質分布, 但是有一定的地質成因控制, 存在一定的地質統計特徵。用這一地質統計特徵去表征儲層非均質性的總體面貌, 可以在一定時間、一定條件下為油田評價提供合理的地質模型。由於隨機模擬方法,可以得到多個可能的實現, 供地質人員進行選擇: 樂觀的、悲觀的和最可能的估計, 減少油田開發決策的風險。

隨機模型分類

根據研究現象的隨機特徵, 隨機模型可分為兩大類: 離散模型和邊境模型。
1. 離散模型
離散模型主要用於描述具有離散性質的地質特徵, 如沉積相分布、砂體位置和大小、泥質隔 (夾) 層的分布和大小、裂縫和斷層的分布、大小和方位等。
離散模型的基本單元為基於目標物體的隨機模型。即具有離散性質的地質特徵, 如沉積相、流動單元等。這是一類以空間隨機點過程的實現算法為基礎的隨機模擬技術, 最常用的是以泊松過程、吉布斯過程為基礎的布爾算法。此外, 還有一些隨機模擬算法亦可歸入此類模型。
2. 連續模型
連續模型主要用於描述連續變數的空間分布, 如孔隙度、滲透率、流體飽和度、地震層速度、油水界面等參數的空間分布。
這類模型的基本單元為基於象元的隨機模型 (相當於網路化儲層格線) , 既可用於連續性儲層參數的模擬, 亦可用於離散地質體的模擬。該模擬算法包括模擬退火模擬、順序指標模擬、分形隨機模擬、馬爾可夫隨機域、轉帶法等。
離散模型與連續模型的結合可以構成混合模型, 亦稱二步模型, 即第一步用離散模型描述儲層大範圍的非均質性, 如沉積相、砂體結構或流動單元; 第二步套用連續模型描述各沉積相的砂體或流動單元內部的岩石物理參數的空間變化特徵。

隨機建模的步驟

總體講, 應當根據精細油藏描述的成果和要求, 選擇合適的模擬方法, 建立需要精度的模型:
①基礎油藏地質研究;
②選擇合適的模擬原形, 例如選擇與地下對應的儲層露頭, 或者井距只有數十米的開發實驗區, 作為模擬的原形;
③確定已知參數的統計規律,即從原形中提取儲層參數, 並建立它們的變異函式、赫斯特指數等, 找出參數的約束條件(如沉積相對砂體厚度的約束等);
④選擇合適的模擬方法, 目前多數選用的是條件模擬法;
⑤兩步模擬: 先建立砂體厚度格架, 再模擬孔隙度等儲層參數;
⑥間接建立滲透率模型, 滲透率是油藏地質模型中最重要的參數, 但是目前從沉積和地震等資料上還找不到直接建模的參數, 只能通過孔隙度等參數間接找出滲透率的模型;
⑦模擬結果的驗證, 目前主要依靠地質家和油藏工程師的經驗來驗證;
⑧模型格線粗化, 理論上講, 隨機模擬可以得到任意尺度上的儲層參數, 但是油藏地質模型的用戶 (油藏工程師和油藏數值模擬工程師) 不需要格線尺度過小 (如 1/ 4 井距) 的地質模型, 所以要粗化格線以適應於油藏流動格線的尺度。

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