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基于多点统计学的SNESIM方法在微裂缝随机建模中的研究

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第一章 绪论

1.1研究目的及意义

1.2国内外储层建模研究现状及未来发展趋势

1.3储层天然裂缝简介

1.4 裂缝地质建模研究现状

1.5研究内容及技术路线

1.6 创新点

第二章 地质统计学基本理论研究

2.1基本理论阐述

2.2地质统计学的分类

2.3Monte Carlo模拟方法

2.4本章小结

第三章 SENSIM随机建模及参数敏感性分析

3.1 训练图像

3.2 SNESIM算法原理

3.3 基础数据准备

3.4 搜索领域对建模结果的影响

3.5 最大条件数据对建模结果的影响

3.6 最小重复数对建模结果的影响

3.7 多级网格选取对建模结果的影响

3.8本章小结

第四章 多点统计方法建模对比及模型优选评价

4.1 基础数据准备

4.2 指示克里金确定性建模

4.3 序贯高斯随机模拟

4.4 序贯指示随机模拟

4.5 SNESIM随机建模

4.6 建模结果对比评价

4.7 本章小结

第五章 结论与建议

5.1 结论

5.2 建议

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间参加科研情况及获得的学术成果

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摘要

由于传统地质统计学方法在描述空间分布方面的限制,多点统计方法逐渐成为主要的储层建模手段,尤其在河流相等宏观尺度地质建模中应用广泛,但在微观尺度应用较少。如果能够准确模拟微观裂缝或者孔喉分布,可以为裂缝性油气藏地质精细描述提供重要依据。文章首先分析了多点地质模拟算法实现的原理和流程,在此基础上以江苏油田某井的岩心为研究对象,利用SNESIM随机模拟方法建立微裂缝地质模型。对搜索半径、搜索角度、多重网格级数、最小重复数、最大条件数据这五个重要参数进行了敏感性分析。随后将SNESIM随机模拟、确定性指示克里金模拟、序贯高斯模拟、序贯指示模拟的建模结果进行多角度对比分析,得到了一种微裂缝地质模型优选方法。研究结果表明:利用SNESIM方法在二维平面内进行微裂缝随机建模时,搜索椭球体邻域的设计、网格级数的选择取决于训练图像的大小和需重现的结构信息;同时,较小的最小重复数已足够较好得改善模拟对象结构的再现;在一定范围内随着最大条件数据的增加,模拟对象结构信息的重现效果越好。综合变差函数拟合结果和模拟所消耗时间等多方面信息, SNESIM随机模拟方法在呈现微裂缝相的平面分布特征及空间结构上具有更大优势。本文研究结果可为利用多点地质统计学进行裂缝储层随机建模提供一定的指导。

著录项

  • 作者

    靳亚雄;

  • 作者单位

    西安石油大学;

  • 授予单位 西安石油大学;
  • 学科 石油与天然气工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 陈军斌;
  • 年度 2018
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    多点; 统计学; 方法; 微裂缝;

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