多点地质统计学算法Snesim参数敏感性分析

发布时间：2018-03-27 06:41

本文选题：多点地质统计学　切入点：Snesim算法　出处：《断块油气田》2017年04期

【摘要】：Snesim是第一个被应用到油田储层建模中的多点地质统计学算法。文中以弯曲河道作训练图像,对该算法建模过程中常涉及到的参数(如目标边际分布与伺服系统参数、搜索半径与搜索角、旋转角与仿射率,以及多重网格层数等)进行敏感性分析。分析结果表明:当目标相比例值与训练图像边际概率值接近时,模拟结果较合理;增大伺服系统参数可使模拟结果的边际概率接近目标相比例,但伺服系统参数设置过高将降低河道连续性;搜索邻域应与模拟维度相适应;局部旋转角和仿射率可将训练图像中的平稳与非平稳信息融合起来,用于趋势模拟;多重网格模拟中,网格层数取决于最大尺度结构信息的大小。以上认识可为利用Snesim算法进行储层建模提供一定的指导。
[Abstract]:Snesim is the first multipoint geostatistical algorithm applied to reservoir modeling in oil fields. In this paper, the curved channel is used as the training image, and the parameters (such as target marginal distribution and servo system parameters) are often involved in the modeling process of the algorithm. The sensitivity analysis of search radius and search angle, rotation angle and affine rate, as well as the number of multi-grid layers, etc. The results show that the simulation results are reasonable when the target phase ratio value is close to the marginal probability value of the training image. Increasing the parameters of the servo system can make the marginal probability of the simulation results close to the target phase ratio, but too high the parameters of the servo system will reduce the continuity of the river course, and the search neighborhood should be adapted to the simulation dimension. The local rotation angle and affine rate can fuse the stationary and non-stationary information in the training image for trend simulation. The number of grid layers depends on the size of the maximum scale structure information. The above knowledge can provide some guidance for reservoir modeling using Snesim algorithm.
【作者单位】：长江大学地球科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目“一种薄夹层精细地质模型的粗化方法——网格边缘属性建模法”(41572121) 湖北省创新群体项目“储层精细表征与建模”(2016CFA024)
【分类号】：P628.2

【参考文献】

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【共引文献】

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