油藏地质建模中多点训练图像应用研究

熊 哲，严 锡，金杨波

（1．西安石油大学，陕西 西安710065； 2．中国石化河南油田勘探开发研究院，河南 南阳473132）

油藏地质建模中多点训练图像应用研究

熊 哲1，严 锡2，金杨波1

（1．西安石油大学，陕西 西安710065； 2．中国石化河南油田勘探开发研究院，河南 南阳473132）

多点地质统计方法作为目前最新最前沿的地质建模方法，需依靠训练图像对地质模型进行约束。只有深入探讨辫状河沉积环境下应用训练图像的方法，才能使所建立的训练图像满足地质建模的需求。

多点统计；训练图像；油藏地质建模

1 多点训练图像概念

训练图像是地质概念模型的数值表示，是结合了各种类型数据（井位、测井、地震等）的变体。在油藏建模中，训练图像作为三维概念模型或模式，可以描述空间属性变化的基本规律（见图1）。训练图像的作用相当于变差函数，但后者只能反映两点间的结构性。

图1 训练图像对空间属性变化的展现

由于储层具有不同尺度的非均质性，可以产生不同分辨率的训练图像。针对研究变量的类型（离散或连续）也可以对训练图像进行分类，例如沉积相是离散型的，而物性参数，如孔隙度、渗透率或其它的岩石物性是连续型的。在实际应用中，训练图像必须是三维的，这样才可以全面反映出沉积在横向上的迁移和垂向上的加积模式。横向上的迁移模式可以用高分辨率的地震勘测检测到，然而，露头类比或测井解释可以提供纵向上的沉积微相的分布模式。

多点统计建模方法具有通过训练图像把各种数据的变化合并到有条件模拟里的能力，而且使得训练图像的模式符合各个局部数据的空间分布。

训练图像有以下要求：一是三维空间；二是稳定性，即贯穿整个研究区域，训练图像的统计参数是不变的；三是重复性，即可以用相同的构建元素反复重建；四是非周期性，即训练图像的一个部分都不是其他部分相同的复制；覆盖所有可能的变体的不同的综合中，这些元素必须是变化的；五是相对的简单，即训练图像的构建形式不能太复杂，这些构建形式在各个实现中不能重复出现。

2 油藏建模中训练图像应用

训练图像可以通过以下方式得到：一是通过布尔模型在规则的网格上建立一个简单的3D模型；二是通过地质认识进行手工画相；三是从外部导入模型。

在实际应用中，为了与研究区的地质知识紧密结合，通常对露头以及储层环境进行详细研究，再通过手工画相的方式建立训练图像。

在承认训练图像为一个先验的、具有代表性的数值模型之前，需考虑训练图像平稳性。要使模式的统计量能够被推断出来，这个先验模型就应该包含足够多相同的局部训练模式的复制品。训练图像需要是平稳的，然而实际油藏是非常不平稳的，由于沉积引起的非均质性和各向异性，它们的沉积模式是由各个位置所决定的，而且是不重复的。例如，在一个河流相沉积的油藏中，河道的方位和宽度从一个位置到另一个位置都可能发生改变。即便如此，在一个训练图像里，河道的方位和尺寸不应该变化太大。

研究区是辫状河道沉积环境，主要划分为河道微相，心滩微相，以及泛滥平原微相，那么所建立的训练图像中必须包括这三个相，再通过多点相建模，从而模拟出初步的研究区沉积相。

2．1 对目标层位进行细分

实际油藏建模中为了降低地质参数的不确定性，建立的训练图像是三维的，因此需对目标层位进行研究：细分为10片，对其进行相数据分析，得到纵向微相含量比例曲线（见图2），再根据每片微相的含量手工描绘训练图像。

图2 细分10片后的纵向微相含量比例曲线

通过图2曲线可知，灰色泛滥平原微相呈现上部多，下部少的分布；蓝色河道微相则广泛发育，含量接近或超过50%；红色心滩微相在纵向上两端较多，含量接近25%，其余分布较为均匀。

值得注意的是，细分层的层数并没有明确要求，需考虑细分层后每小层的厚度以及具体层位来细分。细分的层数越多，则精确性越高，但工作量会增大。

2．2 手工描绘训练图像

对研究层位细分为10片，每1片进行手绘训练图像时，必须严格按照纵向微相含量比例曲线，并参考研究区的地质环境。

研究区是辫状河沉积环境，河道大量发育，则训练图像中应以河道为主，在保持泛滥平原比例同时注意河道中的心滩发育；心滩微相与泛滥平原微相所处的位置则需通过地质认识来判断。

手绘时每1片的训练图像由于微相含量不同会出现差别，选取具有典型性的1，5，8，9片（见图3）。

通过第1，5，8，9片训练图像知，各个微相的形态与分布都具有相似性，并且相对简单都具有重复性，符合训练图像构建特征。

图3 研究区第1，5，8，9片训练图像

2．3 各片微相含量对比

由图2知，第1片与第5片相比，泛滥平原微相减少8%，心滩微相增大5%；第8片泛滥平原微相相对显著减少，含量只有10%，心滩微相显著增大，含量达到24%；第9片与第8片相比，泛滥平原微相含量增大4%，而心滩微相含量则显著降低到10%。整体趋势为河道微相占主体，泛滥平原微相先变少后增多，心滩微相先增大后减小。

图3中的手绘训练图像在各片微相含量变化上与上述一致，可以看到河道微相广泛发育，而心滩微相与泛滥平原微相位置大致固定，但随着图2微相含量纵向比例曲线的变化，二者含量出现显著的变化。

2．4 整体微相含量对比

三种微相在模拟中用0，1，2表示，即0为泛滥平原微相，1为河道微相，2为心滩微相；比较10片训练图像总体含量与原始井数据显示的是否基本一致。训练图像与原始井数据的含量进行对比，泛滥平原微相含量相差0．5%，河道微相含量相差0．5%，心滩微相含量相差0．1%，说明训练图像在含量上与实际基本一致（见图4）。

图4 训练图像与原始井数据微相总体含量对比

每1片的微相含量变化与图2的比例曲线变化相符合，并且总体含量对比没有太大差别如图4，则训练图像是有效的约束条件，可以用来进行最初步的模拟。

3 认识与结论

1）训练图像作为多点地质统计学的约束手段，在手绘时需结合地质上的认识，并严格按照总体含量以及各片含量的变化来绘制；手绘训练图像的目的在于反映研究区纵向上的微相含量变化，并展现横向上的微相分布。

2）在实际建模过程中，通过训练图像可以生成训练图像库，对研究区的地质知识与经验进行积聚与分级，可以使模拟更加有效。

3）训练图像作为一种有效约束手段，通常与地震信息相结合，将地震信息作为软数据进行地质解释得到一个训练图像，再用原始井数据等硬数据得到另一训练图像，再将软数据与硬数据结合对两个训练图像扫描，获取样点综合条件概率。

［1］吴胜和，李文克．多点地质统计学－理论、应用与展望［J］．古地理学报，2005，7（1）：141．

［2］Methods of Multiple－Point Statistics in Geological Simulation Practice：Prospects for Application，A．V．Bezrukov，SPE135911．

［3］王家华，王镜惠．地质统计学反演研究［J］．吐哈油气．2011，16（3）：201．

［4］王家华，张团峰．油气储层随机模拟［M］，北京：石油工业出版社，2001．

［5］李少华，张尚锋．双河油田储层地质模型研究［J］，沉积与特提斯地质．2007，27（3）：110．

The Application of Multi－point Training Images in Reservoir Geological Modeling

XIONG Zhe，YAN Xi，JIN Yang－bo

（
1．Xi＇an Shiyou University，Xi＇an，Shaanxi，710065；2．Exploration ＆ Development Research Institute of Henan Oilfield Company，SINOPEC，Nanyang，Henan 473132，China）

Multiple－point geostatistics，the most cutting－edge geological modeling method so far，is heavily depending on the training images to control the geological model．The application of training images under the circumstances of braided river sedimentary must be further explored to build up training images qualified for the demands of geological modeling．

Multi－Point Statistics；Training Images；Reservoir Geological Modeling

TE1；P61

A

1009—301X（2012）04—0001—02

当研究区为辫状河沉积环境时，多点地质统计方法适用于对其进行地质建模。多点地质统计学作为今后地质统计学发展主要方向，它可以联合反映空间多个位置点的几何形状与相互配位关系，在模拟复杂形状地质体分布中有较大优势。它的最大优势在于通过训练图像对模型进行约束，考虑地质方面的因素更多，得到的模型具有较准确的几何形态分布。训练图像是多点地质统计模拟的重要约束手段，在油藏建模中起到至关重要的作用。

2012－04－19

熊哲（1987－），男，毕业于长江大学石油地质系，西安石油大学研究生在读，主要从事储层评价以及油藏建模方面的研究。

［责任编辑 郭华玉］