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* 储层表征与建模 数据预处理 数据转换 变差函数计算及拟合 * 储层表征与建模 1、数据预处理及统计分析 目的有三： 了解并掌握数据 保证数据可靠 压缩信息 数据是储层定量建模的基础，但测量数据往往不是地下地质数据的真实体现，为了了解地质数据的真分布规律，只有保证数据的可靠性、可信性才能保证建模的准确性。可通过如下方法进行： (1)、异常点剔除 将个别明显偏大或偏小的数据剔除，或者已知不可靠的数据直接删除。 * 储层表征与建模 (2)、数据统计及分析 不同数据统计量的意义是不一样的。 标准偏差是刻画数据的离散程度的(对异常数据尤为敏感) 中值对数据分布的中间部分的变化较为敏感 均值对数据的大体分 布轮廓较为敏感 分位数反映数据局部 的变化特征 * 储层表征与建模 (4)、降聚分析 实际工作中常常会出现在某些部位数据特别多且集中，这样在建模过程中，由于算法本身的原因就会在无形之中加大了这些部位在建模中的分量，从而使得建模结果不准确，因此必须降低这些部位的数据在建模中的权重。 * 储层表征与建模 (5)、Q/Q、P/P图 Q/Q图是两参数相同分位数的交会图 P/P图是两参数相同概率的交会图 * 储层表征与建模 2、数据转换 在储层建模过程中常常因计算方法或数据本身的需要，必须对数据进行适当的转换后进行计算才能获得相对准确的结果。 (1)、坐标变换 * 储层表征与建模 小尺度的特征对变差函数计算至关重要 垂直方向往往能较准确地求的变差函数 水平方向常常较难求准变差函数 3、变差函数计算及拟合 * 储层表征与建模 五、储层建模软件 * 储层表征与建模 建模软件很多，确定性建模软件主要有SGM、EarthVision、Geofram等。其中，SGM为确定性储层建模软件，EarthVision主要为确定性构造建模软件，其中有简单的确定性储层建模部分。Geofram为一套集地质、测井、地震解释、三维建模为一体的综合勘探软件平台，其中包含综合运用多学科资料进行确定性储层建模的模块。 随机建模软件主要有RMS/STORM、Heresim、RC2、GOCAD、FastTracker、GridStat 、GeoStat、STratModel、Petrel、GSLIB 等。实际上，这些软件均包括克里格插值算法，因此既可进行随机建模，又可进行确定性建模。 * 储层表征与建模 标点过程的模拟过程是将物体“投放”于三维空间，亦即将目标体投放于背景相中。因此，这种方法适合于具有背景相的目标(物体或相)模拟。 冲积体系的河道和决口扇(背景相为泛滥平原) 三角洲分流河道和河口坝(背景相为河道间和湖相泥岩) 浊积扇中的浊积水道(背景相为深水泥岩) 滨浅海障壁砂坝、潮汐水道等(背景相为泻湖或浅海泥岩) 砂体中的非渗透泥岩夹层、非渗透胶结带 断层 裂缝 * 储层表征与建模 3、基于象元的随机建模方法 岩性、孔隙度、渗透率的三维模拟 表征主要非均质性和统计特征 统计数据来自: 岩芯、露头、测井、地震及其它方法获得的数据 * 储层表征与建模 序贯高斯模拟 Sequential Gaussian Simulation (SGS) ----连续变量模拟 高斯随机域是最经典的随机函数模型。最大特征是随机变量符合高斯分布(正态分布)。 对于符合高斯分布的随机变量,可很容易地通过变差函数求取变量的累积条件概率分布函数(ccdf)。从条件概率分布函数中随机地提取分位数便可得到模拟实现。 * 储层表征与建模 高斯模拟可以采用多种算法，如序贯模拟、误差模拟(如转带法)、概率场模拟等。在实际应用中，人们多应用序贯模拟算法，即序贯高斯模拟。 高斯模拟是应用很广泛的连续性变量随机模拟方法。它适用于各向异性不强的条件下连续变量的随机模拟。 * 储层表征与建模 截断高斯模拟 Truncated Gaussian Simulation (TGS) ----类型变量的模拟 截断高斯随机域属于离散随机模型，其基本模拟思路是通过一系列门槛值截断规则网格中的三维连续变量而建立离散物体的三维分布 。 * 储层表征与建模 序贯指示模拟 Sequential Indicator Simulation (SIS) ----类型变量和连续变量模拟 指示模拟的重要基础为指示变换和指示克里格。 所谓指示变换，即将数据按照不同的门槛值编码为1或0的过程。对于模拟目标区内的每一类相，当它出现于某一位置时，指示变 量为1，否则为0。 指示变换的最大优点是可将软数据(如试井解释、地质推理和解