petrel.ppt

1、背景知识,储层地质模型：储层特征（储层结构及参数等）在三维空间上的变化及分布。 从三维的角度对储层进行定量的研究, 核心是对井间储层进行多学科综合一体化、三维定量化及可视化的预测。,地下储层是在三维空间分布的。 人们习惯于用二维图形（各种小层平面图、油层剖面图）及准三维图件（栅状图）来描述三维储层，如用平面渗透率等值线图来描述一套（或一层）储层的渗透率分布。显然，这种描述存在一定的局限性，关键是掩盖了储层的层内非均质性乃至平面非均质性。,1. 能更客观地描述储层,2. 可更精确地计算油气储量,3. 有利于三维油藏数值模拟,建模的目的,背景知识,如何做建模,借助各种模拟软件（Petrel、Ecl

2、ipse、RMS、Gocad） 确定性、随机性的数学方法 各种数据的统计分析（常规的和地质统计学）、地质规律的认识,背景知识,数据准备,构造建模,属性建模,模型粗化,结果输出,建模流程,背景知识,建模的原则,背景知识,确定性建模与随机建模相结合 为了尽量降低模型中的不确定性，应尽量应用确定性信息来限定随机建模的过程 等时建模原则 为了提高建模精度，在建模过程中应该进行等时地质约束，即应用高分辨率层序地层学原理将沉积体划分为若干等时层，在建模时，按层建模，然后再将其组合为统一的三维沉积模型。 基于构造、沉积条件，进行地质条件约束建模,工具条(tool bar) 与输入和可视化显示有关的常用工具,

3、资源管理器(Petrel Explorer) 包含所有的数据，创建的模型, 模板和工作流程,进程表(Process Diagrame) 显示Petrel中可以执行的命令的进程列表,状态条(Status bar)显示最后运行的操作的状态,目标体信息(Object information)显示窗口中被激活目标体的信息,显示窗口(Display windows) 目标体显示的地方。可以显示不同类型的目标体。能同时打开任意多的窗口。,Petrel界面,功能条(Function bar)与进程表中激活的进程相关的工具,菜单条(menu bar) Windows菜单,数据加载窗口(Input)存放所有加载

4、的数据 +/-来控制每个文件夹的打开和关闭,模型窗口(Models)：存放所有的模型，包括断层、Horizon、zone以及3D网格等。 粗体表示此项被激活。,结果窗口(results)：存放动态数据和储量结果,模板窗口(templates)：存放预先定义的颜色模板,Petrel界面,Process Diagrame 工作流程分模块显示,Cases 存放所有的储量计算结果,Workflow 存放各种编写好的工作流程。,Windows 存放用户打开的各种窗口以及窗口显示参数设置，如灯光、光标等。,Petrel界面,功能条 当前进程的有效工具的列表,Process Diagram (进程表) 所有

5、进程的列表。 粗体进程： 被激活的，可以使用的 灰色进程： 不能使用 有必须的进程未被运行,选中Pillar Gridding,Petrel界面,Petrel界面,3D窗口 2D窗口 Map窗口 切面窗口 解释窗口 统计分析窗口 柱状图窗口 函数窗口 连井剖面窗口 Summary Data窗口,Petrel操作,数据加载(Import) 构造模型(Fault modeling) 属性模型(Property modeling) 模型粗化及输出（Upscaling and Export） 辅助功能(Utilities),数据加载,如何准备petrel数据？,有关井的资料 井口坐标、井斜数据、测井曲

6、线、沉积相的划分、或者有效厚度、孔隙度、饱和度等参数 地质数据 分层数据、属性平面图、断点数据 地震数据 SEGY数据体、层位解释线、断层解释数据、速度资料,数据加载,1.井位坐标,2.井斜数据,4.相或测井解释成果,数据加载,3.测井曲线,5.分层数据,数据加载,6.属性平面数据,7.断点数据,断点可通过General Point /line输入 检查断点是否大致同一面上 若存在偏离较远的点，找出远离原因，然后进行编辑校正 Make Surface形成断面，对断面进行平滑和上下切除处理 把该断面转换成线(Along I/J Direction)，选择垂直方向的线 转换成Key Pillar,

7、断点也可通过General Point /line输入直接输入为Fault sticks或者Fault polygon的形式，但要求必须有空值表示曲线间断,1、井位数据,数据加载,如何加载petrel数据？,2、井斜数据（2种途径）,数据加载,如何加载petrel数据？,2、井斜数据（2种途径）,数据加载,如何加载petrel数据？,3、测井数据（2种途径）,数据加载,如何加载petrel数据？,Import (on Selection),文件类型 Well logs (ASCII) / (*.las),右键,检查文件名称与测井曲线名称是否匹配 给测井曲线选择合适的模版，即曲线类型 OK FO

8、R ALL： Petrel会将该测井曲线的 设置应用到所有要加载的测井曲线。 仅适用于格式完全相同的数据,4、分层数据,数据加载,如何加载petrel数据？,Insert (New well tops),Import (on Selection),文件类型 Petrel well Tops (ASCII)(*.*),数据加载,如何加载petrel数据？,well tops(层位标记) 按属性，类型和井分别存储。,4、分层数据,2- 鼠标右键点击文件夹选择加载(根据选择),1- 插入文件夹，定义名称,3- 找到要加载的数据，选择General lines/points (ASCII)(*.*),

9、4- 如果所有文件按相同格式输入，点击“ok For All”。 如果文件输入格式不同，选择“ok” 。,5、General data points and lines,数据加载,在点/线数据已经加载进来以后，用户可以在任何时间将其转换为线/点数据。,数据加载,6、地震解释数据,Fault sticks (time) Zmap+ lines(ASCII) Fault polygons (time) Zmap+ lines(ASCII) Horizons (time) General lines/points (ASCII) Surfaces (time) Zmap+ grid(ASCII),2

10、- 鼠标右键点击文件夹选择加载(根据选择),1- 插入文件夹，定义名称,3- 找到要加载的数据，并选择正确的加载格式,4- 如果所有文件按相同格式输入，点击“ok For All”。 如果文件输入格式不同，选择“ok” 。,数据加载,文件管理,所有的井孔数据都存放在井文件夹下 与每口井对应的测井曲线数据存放在井孔下以及测井曲线总文件夹下 可以创建子文件夹来管理井口数据 相同类型的数据最好存放在同一文件夹下，并合理命名。,地层对比,1-创建Well Section Window,2-选择要显示的井和测井曲线,地层对比,常用工具,创建/编辑Horizon,Settings for well sec

11、tion,对齐方式,显示方式及比例尺,井距设置,地层对比,常用工具,曲线设置及填充,地层对比,常用工具,Insert group panel,将相应曲线拖入,地层对比,常用工具,Use as /Apply well template,辅助功能,Make/Edit Polygons,辅助功能,用“Edit/Add points”(编辑/添加点)来编辑polygon点,1。 选择一个点来编辑并移动它,2。 在一个polygon线上创建一个新点，并移动它。,断开polygon边线,用“Edit polygon lines”(编辑多边形边线)来编辑polygon边线,Make/Edit Polygon

12、s,辅助功能,给断层polygon赋Z值,Make/Edit Polygons,辅助功能,Make/Edit Surface,创建层面是对点、well tops、 fault cuts、线 和2D 网格进行重新网格化， 来生成新的2D网格,2 边界、断层（可不选）,3 定义网格参数,1 输入数据(若是well tops可进行属性选择),4 选择合适的算法及算法参数设置,流程 Flow：,构造建模,Fault Modeling,构造建模,垂直断层,铲状断层,线状断层,弯曲断层,顶部Shape Point,中部Shape Point,底部Shape Point,Pillar之间的连线,构成Faul

13、t Polygons,连线Fault Key Pillars,构造建模,Fault Sticks,层面数字化/离散化,2D线的数字化,地震数据数字化,Polygons and/or Well Tops,构造建模,构造建模,选择整个 Key Pillar,选择一个 形状点 shape point,在两个Pillar之间增加新key pillar,在末端增加新Key Pillar,连接两个断层,断开两个断层,构造建模,构造建模,断层模型的质量控制技巧： 1、连接所有交叉断层 2、削截断层要互相削截流畅自然，最终的削截点要考虑来联结以后削截。 3、尽量保持pilliar的几何结构简单，尽量避免做5点

14、型的pilliar。 4、尽量控制断层的形态简单。尽可能减少key pilliar在每一个断层上的数量，这些key pilliar只是定义断层的形态而已，不要把key pilliar做的近似于网格化的步长。 5、尽量不要使断面扭曲，旋转。,构造建模,Pillar gridding,创建骨架： 点击“应用”创建中间网格的骨架，如果结果合适点击“Ok”,增量：定义I，J方向网格的大小,构造建模,断层和方向： 指导网格化，构成不同断块，可以设为没有断层,边界： 多边形Polygon， 边界或者边界的一部分,区块Segments： 被断层或趋势线所封闭的独立区域,Pillar gridding,构造建

15、模,Pillar gridding,1、 根据Key Pillar的中间形状点，设置网格分布与格式，创建一个网格面,2、 将Pillars外推到顶、底形形成网格面，构成一个3D的Pillar网格，分别由顶、底和中间点表示。,3、 检查3D Grid，并使用Edit 3D Grid或调整Trends、Key Pillars来消除编辑异常点,构造建模,创建边界,设置一段网格边界,创建一段边界,Pillar gridding,构造建模,I-方向,J-方向,I-趋势,J-趋势,Pillar gridding,构造建模,Pillar gridding,3D网格看作是由一系列2D网格堆叠而成，连接每个2D

16、网格对应节点之间的线就是Pillar。2D网格由沿X、Y方向分布的行和列来定义。3D网格则由沿X、Y和Z方向分布的行、列和Pillar来定义 Pillar 网格化即是要定义3D网格。首先出现形成的是按照指定的网格增量均匀分布的行和列，而 Pillar是穿过每一个行列交点的垂线；在网格调整的过程中，先前定义的 Key Pillars指导这些pillar重新定向。通过一系列算法叠代，创建起平行于Key Pillars 的Pillars，平面上这些Pillars则构成了行和列。网格化过程最终输出的Pillar显示为Skeleton grids网格骨架)，只是分别表示顶部、中部和底部Pillar的骨架

17、。 Pillar 网格化结束后，所创建的骨架(实际还是Pillar)不具有Z方向上的值，它也不代表任何的面，它们只是一套Pillar，定义了3D 模型中每一网格单元在平面上的形态和大小,构造建模,Make Horizons,过程： 在表格中添加数据项 使用同时加入多项数据 选择要输入的数据。 用蓝色箭头加载数据 定义类型,构造建模,Make Horizons,设置： 设置到断层的距离,设置： 设置井校正,构造建模,构造建模,定义地层间距,插入层的数目,插入输入数据,设置 “创建层”的参数,Make Zones,划分层的不同方法,按层顶底部划分,按比例,按百分比Fractions,使用参考面,构

18、造建模,Make Layers,属性建模Property modeling,属性建模,创建属性模型,准备好构造模型,粗化测井曲线,使测井值分辨率与构造模型的分辨率匹配,数据分析,分析模型数据的统计特性,岩相建模,属性建模Property modeling,Geometrical modeling 不需要输入数据的内插，称之为几何模型，其属性的构建主要依据一些网格单元自己或者网格单元之间的几何属性，诸如网格单元的体积、网格单元的高度等。 Scale up well logs 对测井曲线进行重采样，将重采样后的测井曲线值加到与井轨迹相交的网格上 对每个网格的测井曲线值进行平均 将测井曲线看作线或者

19、点 处理部分被测井曲线穿过的网格单元,属性建模Property modeling,属性建模Property modeling,算术平均： 主要用于属性值的平均，例如孔隙度，饱和度，有效体积/总体积比 几何平均： 对于在空间上没有关系，而且又呈正态分布的渗透率，该方法是一种很好的估算方式 最小平均： 对网格处测井曲线的最小值采样 最大平均：对网格处测井曲线的最大值采样 最多值(只用于离散测井曲线)Most of (only for discrete logs)： 选择每个网格上出现最多的离散值，(用于岩相，岩性，Zone logs等),属性建模Property modeling,Data Ana

20、lysis,Transformations,属性建模Property modeling,首先设置主方向的分析参数,包括带宽,搜索半径,步长等,然后再设置次方向和垂向上的参数,这些参数的设置需要用户对本地区数据的大概了解的基础上,否则分析的结果的可信度大大降低. 在分析变差之前,首先大概了解数据的分布情况,然后再调整这些分析参数,这样才能达到比较好的分析效果,属性建模Property modeling,Data Analysis,几个主要参数：,1、变程(a)：变差函数r(h)从原点处开始，随着距离h的增大而增大，一旦超过某一数值(a0)之后, r(h)不再继续单调增大，而稳定值在一个值附近。这

21、个距离a称为变程，它在地质学中表示空间上储层地质参数在平面上的最大相关距离。在此变程内，认为数据具有相关性；在此变程外，认为数据之间不具有相关性。变程大小反映了数据空间相关性的大小 . 2、块金值(C0)：当h=0且r(h)0时， r(h)的值称为块金值，块金值反映了区域化变量的局部变异性。实际工作中，采样和试验误差或小尺度的变化等都会产生块金值。 3、基台值(C+C0) ：当r(h)达到平稳时r(h)的值称为基台值，为块金值和拱高之和。基台值反映储层地质参数在某一方向的整体变化幅度。基台值相同，变程越大，表示空间相关性越强。,属性建模Property modeling,指数模型 适合河道型地质条件，产生结果相对随机性大、零散、不稳定 球状模型 适合大型河道和相对稳定三角洲沉积环境模拟，相对随机性适中，较稳定 高斯模型 适合海、湖等稳定沉积环境中属性模拟，连续性最好,属性建模Property modeling,块金值为0,块金值为0.5,较小变程,合理变程,属性建模Property modeling,参数定义,模拟地层,选择合适算法,输入对应参数,关