逐步多级相控油气储层三维地质建模方法与流程

1.本发明涉及油气田勘探开发领域，具体说是一种逐步多级相控油气储层三维地质建模方法。


背景技术：

2.2000～2010年期间，考虑到不同沉积环境下储层发育情况具有显著的差异，地质学家们提出了相控随机建模思想，即利用地震属性分析或者密井网储层描述获得的沉积相平面图约束建立储层岩相随机预测模型，进而模拟预测储层内部各种属性参数的分布。2010～2015年期间，一些学者意识到了不同沉积环境下沉积储层内部属性参数的发育特征以及储层内部流体的渗流特征也存在不同程度的差异，因而提出了多级相控随机建模思想。相控、多级相控建模思想的提出在一定程度上解决了长期困扰地质家们的一个问题（即如何最大限度地降低和相对客观地评价地质模型的不确定性），促进了地质建模技术的发展。然而，2016年以来，在南图尔盖盆地hd油田三维地质建模实践中，我们发现多级相控随机建模仍旧存在一些问题，突出表现在沉积相边界位置储层厚度和属性参数往往会存在突变，而现有文献中都没有给出令人满意的解决方案。
3.通过三年多南图尔盖盆地hd油田三维地质建模实践认为，沉积环境变化对储层及其内部属性参数的影响通常是渐变的，常规相控或多级建模将每种沉积相的储层岩相及其内部属性参数单独模拟，必然会导致沉积相带边界附近储层厚度和属性参数产生突变（附图1、2、3）。


技术实现要素：

4.为了克服常规相控和多级相控存在的沉积相带边界附近储层厚度和属性参数异常问题的不足，本发明提供一种逐步多级相控油气储层三维地质建模方法，该方法依据储层沉积的相变规律按照沉积相带储层厚度由薄到厚逐步滤除，通过数据分析，实现了沉积相带边界位置储层厚度和属性参数的合理表征。
5.本发明的技术方案是：一种逐步多级相控油气储层三维地质建模方法，包括以下步骤：步骤1，赋值算法生成背景储层岩性模型；步骤2，打开过滤器，滤掉沉积相模型的非储层相，对保留部分的储层岩性进行数据分析和序贯指示模拟，更新m次随机预测储层岩性模型，滤掉部分保留上一步计算结果；步骤3，滤掉薄层溢岸砂相，对保留部分的储层岩性进行数据分析和序贯指示模拟，更新m次随机预测储层岩性模型,滤掉部分保留上一次计算结果；步骤4，滤掉厚层溢岸砂相，对保留部分的储层岩性进行数据分析和序贯指示模拟，更新m次随机预测储层岩性模型,滤掉部分保留上一次计算结果；步骤5，关闭过滤器，计算m次随机预测储层岩性模型的most of，得到最终储层岩性模型；
步骤6，赋值算法生成背景储层属性模型；步骤7，打开过滤器，滤掉非储层岩性，对保留部分的储层属性参数进行数据分析和序贯高斯模拟，更新m次随机预测储层属性参数模型，滤掉部分保留上一步计算结果；步骤8，滤掉薄层溢岸砂相，对保留部分的储层属性参数进行数据分析和序贯高斯模拟，更新m次随机预测储层属性参数模型，滤掉部分保留上一步计算结果；步骤9，滤掉厚层溢岸砂相，对保留部分的储层属性参数进行数据分析和序贯高斯模拟，更新m次随机预测储层属性参数模型，滤掉部分保留上一步计算结果；步骤10，关闭过滤器，计算m次随机预测储层属性参数模型平均属性体，得到最终储层属性参数模型。
6.所述步骤2-步骤4中所述的数据分析，是对未过滤掉部分的已完钻井储层钻遇情况进行统计分析，进而得到未过滤掉部分区域内垂向上的储层发育概率曲线和平面上储层发育的特征参数，为接下来的序贯指示随机模拟准备好储层建模的表征参数。
7.所述步骤5中，计算m次随机预测储层岩性模型的most of，指的是利用m次随机模拟获得的m个三维储层预测模型计算得到一个三维储层发育概率模型，再利用门槛值0.5将储层发育概率模型中概率大于0.5的部分定义为储层，而概率不大于0.5的部分定义为非储层，从而建立起一个三维储层地质模型。
8.所述步骤7-步骤9中所述的数据分析，是对未过滤掉部分的已完钻井所钻遇储层的属性参数进行统计分析，用以获得未过滤掉部分该属性参数的统计分布表征参数，以及平面上该属性参数发育的特征参数，为接下来的序贯高斯随机模拟准备好属性参数建模的表征参数。
9.所述步骤2和步骤7中的保留部分包括河道、薄层溢岸砂和厚层溢岸砂相；所述步骤3和步骤8中的保留部分包括河道和厚层溢岸砂相；所述步骤4和步骤9中的保留部分是河道相。
10.本发明具有如下有益效果：由于采取上述方案，该方法依据储层沉积的相变规律按照沉积相带储层厚度由薄到厚逐步滤除，通过数据分析和随机模拟，更新保留部分随机预测模型，不更新滤除部分，并对多次随机预测模型进行most of和average计算建立储层岩性模型和属性模型，实现了沉积相带边界位置储层厚度和属性参数的合理表征。
附图说明
11.图1是常规相控建模流程图；图2是常规多级相控建模流程图；图3是常规多级相控建模模型剖面图（以南图尔盖盆地hd油田k油区j01b2单元为例）；图4是逐步多级相控建模流程图；图5 是逐步多级相控建模模型剖面图（以南图尔盖盆地hd油田k油区j01b2单元为例）。
具体实施方式
12.下面对本发明作进一步说明：
一种逐步多级相控油气储层三维地质建模方法，包括以下步骤：步骤1，赋值算法生成背景储层岩性模型（非储层=0）。
13.步骤2，打开过滤器，滤掉沉积相模型的非储层相，使用过滤器将过滤掉的部分（沉积相）保留上一步的模拟结果，对未过滤掉部分（沉积相）进行模型更新。数据分析，对未过滤掉部分（沉积相）的已完钻井储层钻遇情况进行统计分析，进而得到未过滤掉部分（沉积相）区域内垂向上的储层发育概率曲线和平面上储层发育的特征参数，即变差函数特征值，包括：主变程、次变程、垂向变程、基台值、块金值等，为接下来的序贯指示随机模拟（sis）准备好储层建模的表征参数。
14.序贯指示模拟更新m次随机预测储层岩性模型（非储层=0，储层=1），更新河道、薄层溢岸砂和厚层溢岸砂部分，不更新滤掉部分。
15.步骤3，滤掉薄层溢岸砂相，同步骤2一样使用过滤器，数据分析，序贯指示模拟更新m次随机预测储层岩性模型（非储层=0，储层=1），更新河道和厚层溢岸砂部分，不更新滤掉部分。
16.步骤4，滤掉厚层溢岸砂相，同步骤2一样使用过滤器，数据分析，序贯指示模拟更新m次随机预测储层岩性模型（非储层=0，储层=1），更新河道部分，不更新滤掉部分。
17.步骤5，关闭过滤器，计算m次随机预测储层岩性模型的most of，即利用m次随机模拟获得的m个三维储层预测模型计算得到一个三维储层发育概率模型，再利用门槛值0.5将储层发育概率模型中概率大于0.5的部分定义为储层，而概率小于或等于0.5的部分定义为非储层，从而建立起一个统计学意义上较大概率的三维储层地质模型，得到最终储层岩性模型（非储层=0，储层=1）。
18.步骤6，赋值算法生成背景储层属性模型（如：孔隙度=0）。
19.步骤7，打开过滤器，滤掉非储层岩性，使用过滤器，数据分析，对未过滤掉部分（沉积相内的储层部分）的已完钻井所钻遇储层的属性参数（比如：孔隙度）进行统计分析，用以获得未过滤掉部分（沉积相内的储层部分）该属性参数的统计分布表征参数（包括：最大值、最小值、均值、方差等）以及平面上该属性参数发育的特征参数（即变差函数特征值，包括：主变程、次变程、垂向变程、基台值、块金值等），为接下来的序贯高斯随机模拟（sgs）准备好属性参数建模的表征参数。
20.序贯高斯模拟更新m次随机预测储层属性模型，更新河道、薄层溢岸砂和厚层溢岸砂部分，不更新滤掉部分。
21.步骤8，滤掉薄层溢岸砂相，同步骤6一样使用过滤器，数据分析，序贯高斯模拟更新m次随机预测储层属性模型，更新河道和厚层溢岸砂部分，不更新滤掉部分；步骤9，滤掉厚层溢岸砂相，同步骤6一样使用过滤器，数据分析，序贯高斯模拟更新m次随机预测储层属性模型，更新河道部分，不更新滤掉部分。
22.步骤10，关闭过滤器，计算m次随机预测储层属性模型平均属性体，即利用m次随机模拟获得的m个三维储层属性参数预测模型的均值计算得到一个三维储层属性参数预测模型，目的是降低因采用随机模拟算法造成的井间储层属性参数的变异性（或称非均质性），用以提高后期油藏数值模拟的运算效率，得到最终储层属性模型。
23.附图5是采用本技术的逐步多级相控建模方法得到的模型剖面图，附图3是采用常规多级相控建模方法得到的模型剖面图，均以南图尔盖盆地hd油田k油区j01b2单元为例。
附图5里岩相模型剖面上的储层在两种沉积相边界位置厚度变化是渐变的，这比较符合地质沉积规律，附图3则储层厚度是突然的变化的，实际沉积过程中不可能存在这种类型的沉积储层。如图可知，附图5的储层岩相和属性剖面优于附图3。