基于精细油藏描述成果的超高精度地质模型技术研究
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作者: 崔野
摘要：本文以地质储量作为地质模型不确定性的定量指标，通过分析构造、沉积相、属性建模过程中的不确定性因素存在的根源，以主要不确定参数――储量的多项式响应曲面代替建模过程，采用蒙特卡罗法计算储量的概率分布，结合实验设计，定量分析了不确定性因素（即随机变量）给最终模拟结果带来的影响，掌握了主要不确定性因素的整体统计特征，实现了对三维储集层地质模型预测风险的科学评价。
关键词：地质模型；地质储量；不确定性；随机变量
1 试验区概况
试验区位于萨北油田北二西三队，北面以B2-D4排为界，南面以B1-D1排为界，西以B2-D3-P35井与B1-D1-434井连线为界，东以B2-D3-P43井与B1-D1-443井连线为界。区域内共发育萨、葡、高三套油层，油层埋藏深度870～1200m左右，砂泥质交互分布，非均质严重，该区块断层较多，共发育断层5条，均属正断层，断层走向均为北北西向。
2 构造模型建立中的不确定性分析
2.1断点空间归位与组合
根据数据做断点空间归位及组合，落实初步断裂系统组合，共归位断点388个。孤立断点只有一个在目的层内，此断点所属井B2-D5-27，断距1.4m。落实北二西三队地区共发育5条断层，走向北西西290-320°，断距为1.0m～73m之间，走向延伸长度0.3km～3km。断层模型建立需要最大程度的应用已有断点数据，在2D、3D中进行查看、合理归位。断点与断面归位不合理会造成井上地层错位、油水关系混乱，直接影响储层建模的精确度。
2.2框架建模算法不确定性
构造框架模型建立算法有收敛法、移动平均法、最小曲率法、余弦插值法这4种校正井点残差面算法，不同的算法及参数设置得到的井间微构造是不同的，这直接影响后期的沉积相模型建立。
针对老区井网密集、地质分层工作精细的特点，产生框架模型的构造面时一定要加入井点分层数据作为约束校正条件，使得框架模型与井点构造深度完全一致。井分层数据密集对校正算法的选取要求就比较严格，不当的算法会造成井校正后的构造面与井点深度不吻合，或者造成构造面幅度的异常凹凸变化，对老区的精细油藏描述工作造成误导。
结论一：经测试，在井网密集的本区应用“反距离乘方加权（井分层点权重）、移动平均算法（残差面校正）”得到的残差面校正井点最为准确并且保真。同时考虑跨越断块校正可以避免断层两侧井分层点单独校正造成断层逆向，因此应用Across segments方式定义。
3 沉积相模型中的不确定性变量
3.1 应用自适应河道建模方法来降低不确定性
以SII5+6b为典型进行剖析，该试验区内，中间有一条小河道砂体，河间砂与河道砂体伴生，呈明显片状，尖灭不发育。河道砂的钻遇率为13.88%，河间砂体的钻遇率为74.36%，尖灭占11.76%。
应用自适应河道建模建立SII5+6b小河道砂体。传统的河道模拟技术首先为河道建立模型，然后将放到模型中，如果井不适合，河道将被抛弃。新的算法运用了截断高斯模拟方法，以便在建立每个河道时能够综合考虑所有的井数据，这也就意味着河道永远不会被抛弃，这显著改善了大量井数据的建模质量和速度。
结论二：基于目标的模拟过程适用于内前缘相条带状分布的河道砂体描述，分流平原相、及内前缘相的席状砂、砂坨不适用于这种方法。
3.2变差函数变量调整降低不确定性
变差函数是地质统计学的基础与核心，其变程是反映地质体本身属性在空间中的相关程度，变程长，表明某地质变量空间分布的相关性好，也即非均质程度相对较弱，而变程短，非均质性强，因此需要给出变差函数值随机采样的范围，得到模拟结果的风险变化。
研究表明：当主变程长度设置过长，相图的趋势约束已经不能控制储层。河道砂体依照不同的沉积特征，主变程参数分布在70-265m之间，次变程参数分布在38-202m之间，垂向变程1-3m；河间砂主变程参数67-192m，次变程参数32-138m，垂向变程参数0.6-1.2m；表外砂体主变程参数55-198m，次变程参数35-98m，垂向变程参数0.4-1m。各个沉积单元的变程依照沉积类型与砂体分布级别有不同的变差函数区间，为进行模型优选确定敏感性参数的取值范围。
3.3人机交互降低不确定性
SII7+8b沉积单元，属低弯曲分流河道。按照常规的序贯指示模拟加相图趋势控制，可以看到沉积微相有局部离散点，不符合喇西大型河流沉积体系的特征；在研究中，由于某些区域无井钻遇，模拟中无井控制，而且与主变程方向垂直，因此河道分叉现象不能被模拟出来。
鉴于此，利用连通体计算河道连通，去除小体积的离散河道与河间微相，再根据地质分析资料和地质经验对模型做人机交互编辑，相当于二次模型地质解释工作，补充序贯指示模拟不能得到的地质沉积特征。得到整体特征与平面相图相似，纵向上能够表述各微相的边界变化特征。
4 属性模型中的不确定变量
由于地下储层物性分布的非均质性与各项异性，用常规的由少数观测点进行插值的确定性建模，不能够反映物性的空间变化，因此在储层微相模拟的基础上进行相控物性模拟能够真实反映储层物性的非均质性。
以有效厚度的不确定性变量为例：由于试验区的有效厚度下限不是应用井上孔渗解释数据直接得到，因此不能用孔渗属性体进行有效储层的直接判断。有效厚度采取解释成果作为原始数据，渗透率模型为协约束条件，在沉积相模型分级相控基础上建立。
结论三：有效厚度建模中主要的不确定变量有两种，一个是描述性变量即变差函数变程值的变化，一个是约束性变量即垂向比例曲线的变化。
5 实验设计与模型优选
针对研究区储集层地质特征和渗流特征，初步选择了4个影响储集层三维随机模拟和储量计算结果的主要不确定性变量，包括：河道主变程方向，主、次变程长度，和有效储集层渗透率下限。
试验设计方法可以在不降低拟合质量的情况下降低模拟次数，进行合理的模拟。用拉丁超立方采样法进行参数实验设计得到的参数样点，9次模拟的参数样点均匀分布在数值区间中，得到的模拟结果基本可以表述全样本的概率分布。即不需要做大量模拟运算也能得到标准的累计概率样本，利用实验设计，可以快速优化参数，用最少的计算得到最可能的概率分布。
以SII7+8a、SII7+8b为典型进行剖析，依据蒙特卡罗算法，为和储量密切相关的模拟参数提供了随机波动模拟函数，对参数进行实验设计，使得储量每一次计算都有变化，但都是等概率的随机实现，总计做了125次模拟，得到比较接近正态分布的一系列储量计算结果，因此本次储量计算给出一个储量分布，也就是储量可能的一个区间。
6 认识
1、断层模型建立需要最大程度的应用已有断点数据，合理归位。断点与断面归位不合理会造成井上地层错位、油水关系混乱，直接影响储层建模。
2、当主变程长度设置过长，相图的趋势约束已经不能控制储层。河道砂体依照不同的沉积特征，主变程参数分布在70-265m之间，次变程参数分布在38-202m之间，垂向变程1-3m；为进行模型优选确定敏感性参数的取值范围。
作者简介：
崔 野（1985年6月），男，东北石油大学资源勘查工程专业毕业，现就职于大庆油田采油三厂地质大队攻关队，助理工程师，地质建模岗
注：“本文中所涉及到的图表、公式、注解等请以PDF格式阅读”
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