戴危艷,李少華,劉詩(shī)宇
長(zhǎng)江大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,湖北武漢430100
距離法定量評(píng)價(jià)儲(chǔ)層地質(zhì)模型的不確定性
戴危艷,李少華,劉詩(shī)宇
長(zhǎng)江大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,湖北武漢430100
針對(duì)目前常用的儲(chǔ)層地質(zhì)模型不確定性評(píng)價(jià)方法存在的主要問題,提出了先用距離函數(shù)計(jì)算模型之間的差異,再以差異的大小來判斷不確定性大小的方法.以WZ油田西區(qū)為例,采用相控物性參數(shù)建模技術(shù),利用順序高斯模擬方法建立滲透率的三維模型.對(duì)各種度量差異的距離函數(shù)進(jìn)行對(duì)比研究和分析,結(jié)果顯示曼哈頓距離函數(shù)和歐氏距離函數(shù)能較好地刻畫模型之間的差異.選用歐氏距離函數(shù)計(jì)算模型之間的差異,其原理是先計(jì)算每?jī)蓚€(gè)模型之間相對(duì)應(yīng)的每一網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的滲透率值差的平方和,然后取平方根,得到一個(gè)表征各模型之間差異的矩陣.根據(jù)該矩陣可得到各個(gè)模型之間的差異程度,差異越大,不確定性就越大.最后通過對(duì)比模型過井剖面圖分析結(jié)果與距離矩陣分析結(jié)果,說明了本方法的正確性,結(jié)果顯示該方法能有效評(píng)價(jià)隨機(jī)模擬生成的儲(chǔ)層地質(zhì)模型的不確定性.
儲(chǔ)層地質(zhì)模型;不確定性;距離函數(shù);隨機(jī)模擬;矩陣
在油田開發(fā)過程中,從初期的儲(chǔ)層地質(zhì)基礎(chǔ)研究到建立三維靜態(tài)儲(chǔ)層地質(zhì)模型都包含許多不確定性[1-4],這些不確定性將直接影響油田開發(fā)方案的制定.如何定量評(píng)價(jià)這些不確定性是目前國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn).傳統(tǒng)評(píng)價(jià)地質(zhì)不確定性的主要方法有概率理論和地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué),模糊數(shù)學(xué)適合評(píng)價(jià)地質(zhì)不確定性.模糊集與其他評(píng)價(jià)不確定性的方法相比,最大的優(yōu)點(diǎn)是可以以透明的方式表達(dá)任何概率下不確定性[5].單相三維流線模擬技術(shù)能評(píng)價(jià)儲(chǔ)集層的連通性,以地質(zhì)儲(chǔ)量和可驅(qū)替儲(chǔ)量為定量指標(biāo)的三維儲(chǔ)層地質(zhì)模型不確定性評(píng)價(jià).該方法結(jié)合了實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、響應(yīng)曲面擬合和蒙特卡羅法等數(shù)學(xué)方法,能夠?qū)θS儲(chǔ)集層地質(zhì)模型的不確定性進(jìn)行科學(xué)、有效的評(píng)價(jià)[6].儲(chǔ)量歷史擬合的方法能評(píng)價(jià)所建模型的不確定性[7].這些方法能夠?qū)θS儲(chǔ)集層地質(zhì)模型的不確定性進(jìn)行科學(xué)、有效的評(píng)價(jià),唯一的缺點(diǎn)是它們都是以模型所計(jì)算的儲(chǔ)量為指標(biāo)來評(píng)價(jià)模型的不確定性.而模型之間的差異體現(xiàn)在每一個(gè)網(wǎng)格的差異上,也就是說只有兩個(gè)模型中每一網(wǎng)格所對(duì)應(yīng)的屬性模擬值都相差不大,這兩個(gè)模型才是相似的.雖然計(jì)算儲(chǔ)量時(shí)所用的是模型中每一網(wǎng)格的屬性值,但并沒有考慮網(wǎng)格與其所表示的屬性模擬值大小的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系.這意味兩個(gè)完全不同的模型,只要所有網(wǎng)格的屬性值的和相等,儲(chǔ)量的計(jì)算結(jié)果就是一樣的,所以用這些方法來評(píng)價(jià)的模型的不確定性可能并不可靠.距離法通過距離函數(shù)測(cè)量任意兩個(gè)模型之間的相異性,根據(jù)所建模型之間的差異來判斷不確定性的大小,操作簡(jiǎn)單、速度快,不僅能夠評(píng)價(jià)孔隙度模型、含水飽和度模型和NTG模型的不確定性,也能評(píng)價(jià)滲透率模型和相模型的不確定性.本文以50個(gè)滲透率模型為實(shí)例進(jìn)行計(jì)算,通過對(duì)比模型過井剖面圖分析結(jié)果與距離矩陣分析結(jié)果來驗(yàn)證本方法的正確性.
采用相控物性參數(shù)建模技術(shù),利用順序高斯模擬方法建立滲透率的三維模型,將各個(gè)模型的滲透率數(shù)據(jù)提取出來,作為度量模型相異性的原始數(shù)據(jù);常用的度量相異性的距離函數(shù)有歐氏距離、馬氏距離、切比雪夫距離、曼哈頓距離、明考斯基距離等等,對(duì)各類距離函數(shù)進(jìn)行對(duì)比研究,從中選出能刻畫模型差異的函數(shù);通過所選的距離函數(shù)計(jì)算這些模型兩兩之間的距離,得到一個(gè)相異性矩陣,根據(jù)該矩陣即可評(píng)價(jià)所建模型的不確定性,距離越大,表示模型之間的差異越大,意味著模擬結(jié)果的不確定性也就越大.
以WZ油田西區(qū)為例,該區(qū)目前有5口開發(fā)水平井,1口裸眼井和1口探井,平均井距為400 m左右.目的層角二段是基底隆起背景上形成的披覆背斜構(gòu)造,構(gòu)造走向近于東西,地層傾角小,閉合幅度低,圈閉面積大,斷層少,構(gòu)造比較完整.沉積相儲(chǔ)層為一套濱海砂巖沉積,巖性以長(zhǎng)石石英砂巖為主,砂巖粒級(jí)多為細(xì)砂,在油田范圍內(nèi)厚度為110~130 m.
2.1 構(gòu)建模型
在相控約束的基礎(chǔ)上,運(yùn)用序貫高斯模擬建立滲透率的三維模型.為了滿足對(duì)模型的精細(xì)要求,本文的模型采用平面上25 m×25 m,垂相上的網(wǎng)格厚度為0.5 m,最終網(wǎng)格量達(dá)到近210萬.圖1是從生成的50個(gè)模型中隨機(jī)選出的4個(gè)模型,直接觀察這4個(gè)模型,顯然無法準(zhǔn)確識(shí)別出各個(gè)模型之間的差異大小.而通過距離函數(shù),可計(jì)算任意兩個(gè)模型對(duì)每一點(diǎn)處滲透率模擬結(jié)果的差異,將差異累加可得到一個(gè)相異性矩陣,這樣可以更直觀地識(shí)別模型的不確定性.
圖1 序貫高斯模擬生成的4個(gè)滲透率模型Fig.1 Four permeability models generated by SGS
2.2 距離函數(shù)選取
度量相異性的距離函數(shù)有很多,如歐氏距離、馬氏距離、切比雪夫距離、曼哈頓距離、明考斯基距離等等[8].下面分別對(duì)這些距離函數(shù)進(jìn)行介紹,公式中i和j分別表示兩個(gè)模型;n為模型網(wǎng)格總數(shù);xin和xjn為這兩個(gè)模型第n個(gè)網(wǎng)格的屬性值大小,可以為屬性值(如滲透率)的大小或其他一些特征值的大?。粁i和xj分別為模型i和模型j的n個(gè)網(wǎng)格的屬性值組成的向量;S為屬性值的協(xié)方差矩陣;k表示模型的第k個(gè)網(wǎng)格.
2.2.1 歐氏距離
歐氏距離也稱歐幾里得距離,它是在m維空間中兩個(gè)點(diǎn)之間的真實(shí)距離.在二維和三維空間中的歐氏距離的就是兩點(diǎn)之間的距離[9-11].其計(jì)算公式為:
該公式的原理是先計(jì)算兩個(gè)模型之間相對(duì)應(yīng)的每一網(wǎng)格的屬性值差的平方和,然后取平方根得到的結(jié)果即為兩個(gè)模型的歐氏距離.歐氏距離是兩個(gè)模型所對(duì)應(yīng)的每一網(wǎng)格的屬性模擬值的差異的累加,可以用該距離函數(shù)來刻畫模型的差異.
2.2.2 馬氏距離
馬氏距離函數(shù)計(jì)算的是樣本的協(xié)方差距離,與歐氏距離相比,馬氏距離考慮了變量之間的相關(guān)關(guān)系,適合于多元或多因素的求異[12-13].其計(jì)算公式為:
由于模型是隨機(jī)生成的且模擬的是同一類屬性,所以兩個(gè)模型的屬性值之間是沒有相關(guān)性的,這表示公式中的協(xié)方差矩陣為單位矩陣,此時(shí)所計(jì)算的馬氏距離實(shí)質(zhì)上就是歐氏距離.
2.2.3 切比雪夫距離
切比雪夫距離是向量空間中的一種度量,它定義兩個(gè)點(diǎn)之間的距離為其各坐標(biāo)數(shù)值差的最大值[14].用它來計(jì)算模型之間的差異時(shí),計(jì)算公式可寫成:
該方法首先要將兩個(gè)模型所對(duì)應(yīng)的每一網(wǎng)格的屬性模擬值的差異計(jì)算出來,然后取出最大值就是模型的切比雪夫距離,這個(gè)距離表示的只是兩個(gè)模型中相對(duì)應(yīng)的兩個(gè)網(wǎng)格的屬性模擬值的差異,并不能代表這兩個(gè)模型整體的差異.
2.2.4 曼哈頓距離
曼哈頓距離來源于城市區(qū)塊距離,是將多個(gè)維度上的距離進(jìn)行求和后的結(jié)果[15-16].計(jì)算公式為:該方法度量模型之間差異的原理是,首先計(jì)算兩個(gè)模型之間相對(duì)應(yīng)的每一網(wǎng)格的屬性值差的絕對(duì)值,然后將所有網(wǎng)格的屬性值差的絕對(duì)值進(jìn)行累加,即可得到兩個(gè)模型之間的曼哈頓距離.與歐氏距離函數(shù)一樣,曼哈頓距離函數(shù)的計(jì)算結(jié)果也是兩個(gè)模型之間相對(duì)應(yīng)的每一網(wǎng)格的屬性值差異的累加,該距離函數(shù)也可用來刻畫模型的差異.
2.2.4 明考斯基距離
明考斯基距離又稱閔可夫斯基距離,是歐氏空間的一種測(cè)度,被看做是歐氏距離和曼哈頓距離的一種推廣[17-19].其計(jì)算公式為:
其中P是一個(gè)正整數(shù),表示兩點(diǎn)間的權(quán),當(dāng)P取1或2時(shí)的明氏距離是最為常用的,P=1即為曼哈頓距離,P= 2即為歐氏距離.當(dāng)P取無窮時(shí)的極限情況下,可以得到切比雪夫距離.
用隨機(jī)模擬所構(gòu)建的屬性模型是對(duì)整個(gè)研究區(qū)儲(chǔ)層物性的預(yù)測(cè),研究區(qū)的地理坐標(biāo)與模型中網(wǎng)格的坐標(biāo)是相對(duì)應(yīng)的,在實(shí)際的地質(zhì)研究中,每個(gè)地方的屬性值都會(huì)對(duì)流體的儲(chǔ)存及運(yùn)移造成影響,所以,在刻畫模型整體的差異時(shí),必須將每個(gè)網(wǎng)格都考慮進(jìn)去,因此兩個(gè)模型之間的整體差異應(yīng)該是兩個(gè)模型所對(duì)應(yīng)的每一網(wǎng)格的屬性模擬值的差異的累加.根據(jù)上面所列出的各距離函數(shù)的公式可知,用歐式距離函數(shù)和曼哈頓距離函數(shù)都能較好地刻畫模型之間的差異.本文以歐氏距離函數(shù)為例對(duì)模型差異進(jìn)行刻畫.
2.3 模型的不確定性評(píng)價(jià)
由于精細(xì)模型其網(wǎng)格數(shù)量太大,所以為了方便計(jì)算,將模型進(jìn)行了粗化,粗化后網(wǎng)格數(shù)量為13萬左右.用歐式距離函數(shù)計(jì)算模型之間距離時(shí),其結(jié)果常常受比例尺選擇、位移和旋轉(zhuǎn)的影響[20].為了削弱這些影響,在構(gòu)建距離矩陣之前,首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將滲透率值轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值.數(shù)據(jù)處理完成后,在SPSS軟件中選用歐氏距離函數(shù)計(jì)算這些模型兩兩之間的距離,得到一個(gè)差異性矩陣.如表1所示,該矩陣包括任意兩個(gè)模型之間的距離,矩陣具有自相似性和對(duì)稱性特征,即模型1與模型1之間的距離為0,模型1與模型2之間的距離等于模型2與模型1之間的距離.由該矩陣可以看出,各個(gè)模型之間的差異在100到150,這表示模擬結(jié)果的不確定性較大.造成這種情況的原因有很多,如選取的模擬算法有誤、資料不完整、構(gòu)造模型或相模型存在不確定性等.
表1 相異性矩陣(部分)Table 1 Dissimilarity matrix(part)
分析上面的矩陣可知,在編號(hào)1~10的模型中,模型1與模型2的差異最大,與模型3的差異最小,模型1的平均滲透率值為831 μm2,模型2的平均滲透率值為900 μm2,模型3的平均滲透率值為820 μm2,模型4的平均滲透率為805 μm2,模型5的平均滲透率為813 μm2,模型6的平均滲透率為817 μm2.圖2是6個(gè)不同滲透率模型過井WZ12-8-1的剖面圖,根據(jù)該圖可以看出模型1與模型3的差異最小,其次是模型6、模型5、模型4和模型2,與距離矩陣分析的結(jié)果相對(duì)應(yīng),所以用距離法來評(píng)價(jià)儲(chǔ)層地質(zhì)模型的不確定性得到的結(jié)果是可靠的.
由于資料的不足以及儲(chǔ)層的非均質(zhì)性,用隨機(jī)建模方法所建立的儲(chǔ)層地質(zhì)模型存在不確定性.通過計(jì)算模型之間的差異,可以有效地認(rèn)識(shí)模型的不確定性.相對(duì)于目前常用的不確定性評(píng)價(jià)方法,應(yīng)用距離法評(píng)價(jià)模型不確定性的方法具有以下優(yōu)點(diǎn):首先,它相對(duì)客觀,能根據(jù)兩個(gè)模型中每個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)之間差異計(jì)算出兩個(gè)模型整體的差異;其次,該方法操作簡(jiǎn)單、速度快,實(shí)現(xiàn)起來很容易;此外,該方法還避免了主觀評(píng)價(jià)模型不確定性造成的偏差.
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QUANTITATIVE EVALUATION ON THE UNCERTAINTY OF RESERVOIR GEOLOGICAL MODEL WITH DISTANCE METHOD
DAI Wei-yan,LI Shao-hua,LIU Shi-yu
School of Geosciences,Yangtze University,Wuhan 430010,China
Aiming at the main problems in the common evaluations on the uncertainty of reservoir geological model,this paper presents a method to calculate the differences between two models with distance function,then estimate the degree of uncertainty based on the differences.Taking the western WZ Oilfield for example,the facies-controlled physical parameters modeling technology and sequential Gauss stimulation method are used to establish 3D permeability models.Comparing and analyzing various distance functions,the results show that the Manhattan and Euclidean distance functions can describe the differences between models better.The principle of Euclidean distance function is calculating the quadratic sum of permeability value in each grid node between two models first,and then taking the square root to get a dissimilarity matrix characterized the differences between models.The difference between models can be directly obtained with the matrix:The greater the difference between models is,the greater the uncertainty of simulation result is.Finally,the comparative analysis results of intersection map and distance matrix show that this method is effective in evaluation of the uncertainty of reservoir geological model generated by stochastic simulation.
reservoirgeologicalmodel;uncertainty;distancefunction;stochasticsimulation;matrix
1671-1947(2015)05-0478-05
TE19
A
2015-01-12;
2015-05-08.編輯:張哲.
國(guó)家自然科學(xué)基金(41272136)和非常規(guī)油氣湖北省協(xié)同中心創(chuàng)新基金(HBUOG-2014-14).
戴危艷(1991—),女,在讀碩士研究生,研究方向?yàn)榈刭|(zhì)建模和油藏描述,通信地址湖北省武漢市蔡甸區(qū)大學(xué)路特1號(hào)(長(zhǎng)江大學(xué)武漢校區(qū)),E-mail//879573435@qq.com
李少華(1972—),男,博士,教授,主要從事地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、地質(zhì)建模方面的研究與教學(xué)工作,通信地址湖北省武漢市蔡甸區(qū)大學(xué)路特1號(hào)(長(zhǎng)江大學(xué)武漢校區(qū)),E-mail//jpishli@163.com