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储层不确定性建模研究进展

戴危艳1，李少华2，谯嘉翼2，刘诗宇2   

  1. 1. 长江大学 油气资源与勘探技术教育部重点实验室，武汉 430100 ；2. 长江大学 地球科学学院，武汉 430100
  • 出版日期:2015-07-20 发布日期:2015-07-20
  • 作者简介:戴危艳（ 1991- ），女，长江大学在读硕士研究生，研究方向为地质建模和油藏描述。 地址：（ 430100 ）湖北省武汉市蔡甸区大学路特 1 号长江大学地球科学学院。 E-mail ： 879573435@qq.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目“点坝砂体内部非均质性的层次建模法”（编号： 41272136 ）和非常规油气湖北省协同中心创新基金项目“页岩气储量计算的概率体积法”（编号： HBUOG-2014-14 ）联合资助

Progress of reservoir uncertainty modeling

Dai Weiyan1， Li Shaohua2， Qiao Jiayi2， Liu Shiyu2   

  1.  1. Key Laboratory of Exploration Technologies for Oil and Gas Resources ， Ministry of Education ， Yangtze University ，Wuhan 430100 ， China ； 2. School of geosciences ， Yangtze University ， Wuhan 430010 ， China
  • Online:2015-07-20 Published:2015-07-20

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512

摘要：

由于资料的不完备性及储层的非均质性，使得储层及其属性分布预测结果存在较大的不确定性。随机建模技术通过改变随机模拟路径并建立多个实现来刻画地质模型中的不确定性。储层不确定性建模是在随机建模的基础上发展起来的一项新技术，更加强调从数据获取、建模参数设置到模型响应各个阶段的不确定性表征与评价。 在大量文献调研的基础上，对储层建模过程中的不确定性来源进行了分类，对储层建模中的局部不确定性、空间不确定性和响应不确定性进行了系统的阐述，并提出了一些降低不确定性的方法。现阶段储层不确定性的研究主要集中在 2 个方面，即不确定性评价和如何降低不确定性，而针对不确定性建模方法的研究有待进一步加强。

关键词: 台内礁滩, 发育模式, 涧水沟剖面, 长兴组, 华蓥山地区

Abstract:

Due to the incomplete information and reservoir heterogeneity, it is unable to accurately determine the distribution of reservoir and its properties. Stochastic modeling technique can characterize the uncertainty of geologic model by generate multiple realizations through changing the stochastic simulation path. Reservoir uncertainty modeling is a new technology developed on the basis of the stochastic modeling, and it paid more emphasis on the characterization and evaluation of uncertainty that resulted from data acquisition, modeling parameter and response of models. Based on a large number of relevant references, this paper classified the sources of uncertainty in the process of reservoir modeling, expounded the local uncertainty, spatial uncertainty and response uncertainty in reservoir modeling, and put forward some methods to reduce the uncertainty. The research of the reservoir uncertainty mainly focused on the aspects of uncertainty evaluation and uncertainty reduction at present, and the research of uncertainty modeling methods should be strengthen.

 

Key words: i nt ra-pl at f orm reefand shoal , devel opm entm odel , Ji anshui gou prof i l e , Changxi ngForm at i on , H uayi ng-
shanarea

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