使用多点模拟的储层建模的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及用于储层建模的方法。更具体而言，用于使用具有2D训练图像的多点 模拟建模3D储层的方法。
【背景技术】
[0002] 在石油和天然气工业中，将流动模拟广泛地用于预测储层性能，在许多情况下，其 通过诸如相（facies)、孔隙度以及渗透率的储层特性的分布被控制。
[0003] 例如SGSM(序贯高斯模拟）和SISM(序贯指示模拟）的基于变差函数的算法 通过占空间连续性的现有变差函数模型产生逐像素的岩石物理分布，并且能够调节各种类 型的数据，诸如井数据、2D 或 3D 趋势信息（Goovearts，1997;Deutsch and Journel，1998; Remy et al.，2009)。然而，这些算法仅重现2-点统计、直方图以及变差函数，这些不足以 产生复杂的地质特征，诸如裂片和沟道。
[0004] 基于对象或布尔（Boolean)算法（Haldorsen and Chang, 1986 ; Lantuejoul, 2002 ;Maharaja, 2008)可以通过将给定形状的整个对象下降到模拟网格产生 更好的地质图形。这些算法根据形状、尺寸、各向异性、弯曲度以及与其它对象的交互作用 (侵蚀和重叠）参数化对象。为了匹配预期的相比例和支持条件（conditioning)数据，使 用迭代过程去除、代替以及改变先前下降的对象。然而，当井空间小于对象尺寸时，迭代过 程产生问题。该情形随着密集的井、2D或3D软数据以及其它详尽的信息变得更糟。
[0005] 基于变差函数和基于对象的算法的劣势触发多点地质统计模拟（mps) (Journel，1992)。采用mps，模拟沿访问所有模拟节点的随机路径逐像素地进行。代替从现 有变差函数模型借用统计，在mps中的局部条件概率被提升作为来自给定的训练图像（TI) 的条件比例。训练图像为示出诸如被认为在现实中盛行的对象的几何结构、纹理以及分布 的地质图形的地质概念模型。
[0006] SNESIM (单一正规方程模拟（single normal equation simulation))为被 开发以处理诸如岩相的分类变量的第一个实用的mps算法（Strebelle，2000)。后来， FILTERSIM(基于滤波器的模拟）算法被用于模拟诸如孔隙度和渗透率的连续性变量的分 布（Zhang 2006)〇
[0007] 为了执行mps模拟以产生3D地质特征，需要3D训练图像。实际上，TI被从露出 地面的岩层、空中照片，或甚至通过地质学家的刷涂获得，其通常是2D的。对于地质学家如 何使用2D图产生3D TI和如何从2D TI模拟3D mps模型变得具有挑战性。
[0008] 如何从2D图重建3D结构在各领域为感兴趣的话题，诸如图像处理、材料工程、岩 石物理学以及石油工程。已经提出若干方法，其可以被分类到四组：简单堆栈、基于统计、基 于过程以及基于mps。
[0009] 简单堆栈方法组合一系列的2D部分到3D图像。这些2D部分可以从实验室照 片（Dullien, 1992 ;Tomutsa and Radmilovic, 2003)或从X-射线计算机断层扫描图像 (Dunsmuir et al·，1991 ;Fredrich 1999)直接获得。通常，这些方法需要费力操作并且非 常耗时，因此其不适于日常应用。
[0010] 基于统计的技术使用一些统计测量描述3D模型，例如直方图和2-点校正函数。 然后，基于统计技术相对于使用随机过程的统计测量重建2D模型，诸如模拟退火（Yeong and Torquato, 1998)、截断高斯模拟（Biswal and Hilfer, 1999)以及渗流系统（Daian et al.，2004)。统计测量可以来自一些经验关系（Ioannidis et al.，1996)或被从公知的2D 图像获得（Quiblier，1984)。使用基于统计技术的主要缺陷为难以重现感兴趣变量的长距 离连接。
[0011] 基于过程的算法通过建模其地质过程重建3D多孔介质（Bryant and Blunt, 1992 ; Biswal et al·，1999 ;Pilotti, 2000)。该方法对于特定地质的系统能够重现长距离连接。 然而，当沉降过程变得复杂并且/或涉及不规则对象形状时，例如碳酸盐系统，基于过程的 算法遭遇困难。而且，基于过程的训练图像对于mps模拟不平稳。
[0012] 近年来，已经使用用于使用2D图的3D图像构造的mps算法作为输入训练图像。 Okabe和Blunt (2005)提出一种使用SNES頂算法用于孔隙空间重建的方法。假设多孔介 质为各向同性，在SNESM模拟期间每个X/Y/Z方向中，使用2D部分图像用于提供孔隙空间 图形（patter)。Zhang等人（2008,2009)提出另一种使用SNESM算法用于产生3D孔隙空 间图像的方法。在该方法中，顺序模拟每个水平层。在完成一层的模拟之后，在那层中使用 模拟代替训练图像。使用预定模板从训练图像到下一个模拟层来采样数据。最后，使用新 的TI和采样的硬数据执行SNESIM模拟。新提出的基于mps方法可以重现长距离连接，但 是被从地质过程的现有知识免除。
[0013] 上文讨论的所有方法集中于微尺度，诸如3D多孔介质结构和材料微观结构。因 此，需要用于宏观尺度mps算法的出现以用2D训练图像产生3D储层分布（相、孔隙度、渗 透率）。
【发明内容】
[0014] 在实施例中，一种用于建模储层的方法包括：接收和加载数据；产生具有多个层 的3D网格；对于每一层，顺序产生2D网格；对于第一层，重建或模拟2D图像；从所述第一 层的所述2D图像的采样数据；对于所有其它层，从所述2D网格采样数据；将采样的数据设 置为硬数据；进行基于滤波器的模拟以调节所述硬数据；以及将所述基于滤波器的模拟从 所述2D网格复制到所述3D网格。
[0015] 在另一实施例中，一种用于建模储层的方法包括：接收和加载数据；产生具有多 个层的3D网格；对于每一层，顺序产生2D网格；获取目标相比例；从所述2D网格采样所述 数据，其中所述采样为点采样、地质体采样或混合采样；进行单一正规方程模拟以调节所述 数据；以及将所述基于SNESM的模拟从所述2D网格复制到所述3D网格。
【附图说明】
[0016] 本发明连同及其进一步优势通过参考结合附图的下文说明书被最好得理解，其 中：
[0017] 图l(a)-l(c)示出根据本发明的一个实施例的各种图像：(a)2D训练图像；(b)良 好的3D训练图像；（c)欠佳的3D训练图像。
[0018] 图2示出根据本发明的实施例的2D连续训练图像。
[0019] 图3(a)_3(b)示出根据本发明的实施例的使用随机采样的最终3D实现：(a)原始 3D实现；(b)去噪实现。
[0020] 图4(a)-(d)示出根据本发明的实施例的用于数据调节和模拟实现的硬样品：（a) 从层1采样的硬数据；(b)在层2中的2D实现；（C)从层2采样的硬数据；（d)在层3中的 2D实现。
[0021] 图5示出根据本发明的实施例的直接使用2D训练图像模拟的实现。
[0022] 图6(a)_6(b)示出根据本发明的实施例的使用基于直方图采样的最终3D实现： (a)原始3D实现；(b)去噪实现。
[0023] 图7(a)_(b)示出根据本发明的实施例的使用随机采样选项和数据突变的实现： (a) 没有突变；(b)突变20%样品；（c)突变30%样品；（d)突变40%样品。
[0024] 图8(a)_(d)示出根据本发明的实施例的使用随机采样选项的实现：(a) 100样品； (b) 200 样品；（c) 300 样品；(d) 400 样品。
[0025] 图9示出根据本发明的实施例的直接使用2D训练图像模拟的实现。
[0026] 图10(a)_(b)示出根据本发明的实施例的使用常规网格采样和数据突变的实现： (a)没有突变；(b)突变30%样品。
[0027] 图11 (a)-ll(e)示出根据本发明的实施例的使用两相训练图像的采样的地质体 (geobody)测试。
[0028] 图12示出根据本发明的实施例的使用三相图像的地质体抽样。
[0029] 图13 (a)-13(b)示出根据本发明的实施例的最终3D实现和直接使用给定的2D两 相训练图像模拟的一个实现：(a)使用新工作流程的实现；(b)使用2D TI的直接模拟。
[0030] 图14示出根据本发明的实施例的2D三相训练图像。
[0031] 图15(a)_15(d)示出根据本发明的实施例的直接使用给定的2