劉可可,侯加根,劉鈺銘,史燕青,柳　琳,3,唐　力,4,高興軍,周新茂

[1.中國石油大學(xué)(北京) 地球科學(xué)學(xué)院,北京 102249;　2.中國石油 長城鉆探工程有限公司 測(cè)井公司,遼寧 盤錦 124011;3.中國石油 長城鉆探工程有限公司 地質(zhì)研究院,遼寧 盤錦 124010;　4.中國石油 華北油田公司 勘探開發(fā)研究院,河北 任丘 062552;　5.中國石油 勘探開發(fā)研究院,北京 100083]

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多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型三維建模中的應(yīng)用

劉可可1,2,侯加根1,劉鈺銘1,史燕青1,柳琳1,3,唐力1,4,高興軍5,周新茂5

[1.中國石油大學(xué)(北京) 地球科學(xué)學(xué)院,北京 102249;2.中國石油 長城鉆探工程有限公司 測(cè)井公司,遼寧 盤錦 124011;3.中國石油 長城鉆探工程有限公司 地質(zhì)研究院,遼寧 盤錦 124010;4.中國石油 華北油田公司 勘探開發(fā)研究院,河北 任丘 062552;5.中國石油 勘探開發(fā)研究院,北京 100083]

首次將多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用于點(diǎn)壩內(nèi)部三維建模?；?0 m超小井距資料，統(tǒng)計(jì)點(diǎn)壩內(nèi)部夾層發(fā)育特征，利用統(tǒng)計(jì)結(jié)果人機(jī)交互繪制訓(xùn)練圖像，定量表征了夾層的厚度、傾角、頻率、密度、水平間距等信息。選取典型點(diǎn)壩，將單井解釋夾層沿著夾層面垂直投影至點(diǎn)壩頂面，結(jié)合點(diǎn)壩沉積樣式，獲取建模過程中旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體，以此來表征夾層走向信息。利用多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)Snesim算法進(jìn)行點(diǎn)壩內(nèi)部側(cè)積夾層三維建模，與序貫指示模擬方法在同一點(diǎn)壩和旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體基礎(chǔ)上建立的點(diǎn)壩內(nèi)部三維構(gòu)型模型進(jìn)行對(duì)比分析。研究結(jié)果表明，序貫指示模擬方法建立的點(diǎn)壩內(nèi)部三維構(gòu)型模型，雖然能夠在一定程度上表征點(diǎn)壩內(nèi)部夾層特征，但在表征夾層的連續(xù)性方面效果不佳，并且由于缺少訓(xùn)練圖像的約束，只能定性展示夾層發(fā)育情況，無法達(dá)到定量刻畫的程度。而利用多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立的模型，點(diǎn)壩內(nèi)部夾層受控于訓(xùn)練圖像及旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體的雙重約束，能夠定量再現(xiàn)夾層的發(fā)育規(guī)模和產(chǎn)狀，精確表征點(diǎn)壩內(nèi)部夾層的幾何形態(tài)與空間結(jié)構(gòu)。結(jié)合水淹信息表明，此多點(diǎn)方法建立的點(diǎn)壩內(nèi)部三維構(gòu)型模型對(duì)于剩余油分布研究有指導(dǎo)意義。

訓(xùn)練圖像;旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體;密井網(wǎng);多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué);點(diǎn)壩;剩余油分布

側(cè)積層是曲流河儲(chǔ)層中點(diǎn)壩內(nèi)部砂體主要的滲流屏障，因此建立精確的點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型三維模型，對(duì)曲流河儲(chǔ)層內(nèi)部剩余油預(yù)測(cè)及挖潛具有重要實(shí)用價(jià)值[1-4]。由于點(diǎn)壩內(nèi)部側(cè)積層三維空間展布形態(tài)相對(duì)復(fù)雜，傳統(tǒng)的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法難以表征其復(fù)雜的空間結(jié)構(gòu)和再現(xiàn)其幾何形態(tài)[5-6]。相對(duì)于傳統(tǒng)的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)，多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)利用訓(xùn)練圖像代替變差函數(shù)，能夠克服傳統(tǒng)的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的不足。目前限制多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用的兩個(gè)主要因素是訓(xùn)練圖像的獲取和其平穩(wěn)性問題[7-8]。鑒于此，國內(nèi)外諸多學(xué)者提出了幾何變換的方法，主要是通過方位角旋轉(zhuǎn)、比例壓縮以及分區(qū)建模等手段來彌補(bǔ)多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的不足[7-14]，但只能用于帶有明顯趨勢(shì)的建模，在趨勢(shì)變化不明顯的目標(biāo)體內(nèi)還沒有得到很好的應(yīng)用[7]，并且在解決目標(biāo)體三維空間中各項(xiàng)異性方面的應(yīng)用較少，未見有關(guān)于表征點(diǎn)壩內(nèi)部側(cè)列式夾層的展布的應(yīng)用。Hu[15]改進(jìn)了多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)算法，將非平穩(wěn)訓(xùn)練圖像應(yīng)用于多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)建模，大大提高了多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)建模方法應(yīng)用的廣泛性，但是該方法需要一個(gè)與研究區(qū)相同大小的先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠砥ヅ渚c(diǎn)數(shù)據(jù)，這在一定程度上限制了該方法的應(yīng)用；而在訓(xùn)練圖像的獲取上主要依賴于露頭沉積及密井網(wǎng)資料[16]，并且局限于二維訓(xùn)練圖像[7]，三維定量訓(xùn)練圖像的獲取具有相當(dāng)大的難度[17]。受三維定量訓(xùn)練圖像的獲取及其平穩(wěn)性問題的制約，多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在三維點(diǎn)壩建模中的應(yīng)用一直未能取得理想效果。本文以超小井距資料為基礎(chǔ)，結(jié)合大量對(duì)子井資料，在統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上對(duì)點(diǎn)壩內(nèi)部夾層進(jìn)行定量描述，從而獲得量化的三維平穩(wěn)訓(xùn)練圖像，利用超小井距對(duì)夾層控制程度的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，獲取量化的三維旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體，利用多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型三維模型。該方法是通過方位角旋轉(zhuǎn)解決目標(biāo)體三維空間各項(xiàng)異性的應(yīng)用。

1　研究區(qū)概況

大慶薩爾圖油田中區(qū)西部平均井網(wǎng)密度250口/km2，以河流和三角洲沉積為主要儲(chǔ)層。目前，開發(fā)進(jìn)入高含水期階段，剩余油挖潛難度大，需要進(jìn)行精細(xì)的構(gòu)型研究為剩余油挖潛提供理論依據(jù)[18-20]。研究區(qū)面積為8.2 km2，共有2 266口井，其中包含6口取心井，研究區(qū)平均井距60 m，并有大量井距小于30 m的對(duì)子井。取心井及測(cè)井資料研究表明，葡Ⅰ2小層發(fā)育典型的高彎度曲流河沉積，河道砂體發(fā)育廣，呈連片分布，是良好的儲(chǔ)層。因此，以葡Ⅰ2小層經(jīng)典點(diǎn)壩為例，利用多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行建模研究。

2　多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型建模的優(yōu)勢(shì)

目前對(duì)于點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型建模多采用序貫指示模擬與人機(jī)結(jié)合再處理的方法[21-22]。此外，有學(xué)者提出了二次網(wǎng)格加密法[23]、基于沉積過程的模擬法[24]、基于沉積界面的模擬法[25]、基于空間矢量的模擬法[26]、層次約束下的隨機(jī)抽樣法[27-28]等建模方法，但各種方法仍處于探索階段。而多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是利用訓(xùn)練圖像代替變差函數(shù)來表征空間多點(diǎn)的相關(guān)性[7-10,29-30]，它綜合了基于目標(biāo)和基于象元兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，使模型在忠實(shí)于井?dāng)?shù)據(jù)和地震數(shù)據(jù)的前提下，可以反映目標(biāo)體的空間幾何形態(tài)及其相互之間的接觸關(guān)系。點(diǎn)壩內(nèi)部夾層呈疊瓦狀斜列式展布，可以通過夾層的產(chǎn)狀及發(fā)育程度來描述其空間三維展布。利用量化的訓(xùn)練圖像表征夾層傾角及發(fā)育程度，如夾層所占比例、夾層厚度、夾層傾角、夾層頻率、夾層密度、夾層水平間距等信息，結(jié)合夾層的走向信息，選擇合適的模擬參數(shù)，建立點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型模型，模擬結(jié)果在忠實(shí)于井點(diǎn)數(shù)據(jù)的前提下，既定性的再現(xiàn)了夾層的空間展布形態(tài)，又定量表征了夾層發(fā)育程度。

多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)算法分為迭代與非迭代兩類。迭代算法主要受到迭代收斂的局限，因而其應(yīng)用也受到了限制。目前應(yīng)用較為廣泛的是由Strebelle和Journel[31]在Guardiano和Srivastava[32]發(fā)展的非迭代算法上改進(jìn)的算法——Snesim算法。該算法應(yīng)用一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)“搜索樹”一次性存儲(chǔ)訓(xùn)練圖像的條件概率分布，并保證在模擬過程中快速提取條件概率分布函數(shù)。本文利用Snesim算法建立點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型三維模型。

3　訓(xùn)練圖像的建立

訓(xùn)練圖像的準(zhǔn)確性是多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)建模成功的關(guān)鍵[8]，利用研究區(qū)超小井距的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合大量對(duì)子井定量統(tǒng)計(jì)點(diǎn)壩內(nèi)部夾層的產(chǎn)狀及發(fā)育程度。由于訓(xùn)練圖像不必忠實(shí)于井?dāng)?shù)據(jù)，只需反應(yīng)儲(chǔ)層變化的空間結(jié)構(gòu)性，因此，可以利用統(tǒng)計(jì)結(jié)果，人機(jī)交互繪制訓(xùn)練圖像?？紤]訓(xùn)練圖像平穩(wěn)性問題，繪制的訓(xùn)練圖像只反映夾層的厚度、傾角、頻率、密度和水平間距等信息，不反映夾層的彎曲程度。

為了減少點(diǎn)壩規(guī)模對(duì)夾層發(fā)育程度的影響，提高訓(xùn)練圖像的精度，在研究區(qū)已解剖的單一點(diǎn)壩中，去除相對(duì)規(guī)模很大和很小的兩類，選取28個(gè)點(diǎn)壩，472口井進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，單井識(shí)別夾層個(gè)數(shù)0～2個(gè)，大多只能識(shí)別一個(gè)夾層(圖1a),夾層厚度主要集中在0.3 m附近(圖1b),夾層密度主要集中在0～0.5(圖1c)，平均密度為0.125(圖1d)，夾層頻率0.19層/m。

選取井距小于30 m且垂直于夾層走向的對(duì)子井24對(duì)，對(duì)夾層傾角進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，研究表明夾層傾角在3.3°～10.3°，平均傾角為7°(表1)，計(jì)算可知夾層水平間距41 m。

綜合點(diǎn)壩內(nèi)夾層展布樣式，在上述夾層統(tǒng)計(jì)信息的約束下，人機(jī)交互繪制訓(xùn)練圖像(圖2)，為了便于獲取下文介紹的夾層旋轉(zhuǎn)角度，將訓(xùn)練圖像夾層走向設(shè)置為南北走向，傾向向東。訓(xùn)練圖像包含了以下信息：夾層厚度0.2 m和0.4 m各占50%左右，夾層傾角7°，夾層頻率0.19層/m，密度0.125，夾層水平間距41 m。

圖1　夾層發(fā)育程度統(tǒng)計(jì)柱狀圖Fig.1　Histogram of the developmental degree of interbedsa.單井夾層個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì);b.夾層厚度統(tǒng)計(jì);c.夾層密度統(tǒng)計(jì);d.夾層頻率統(tǒng)計(jì)表1　對(duì)子井統(tǒng)計(jì)夾層傾角數(shù)據(jù)Table 1　Statistical dip angle of interbeds from twin wells

井名井距/m傾角/(°)井名井距/m傾角/(°)G123-262/Z412-S3035.28.8ZD241-SE53/ZD241-SE544.29.7Z412-S303/G123-2612.16.1Z511-310/G227-S31525.06.7Z342-5/G123-S2853.58.1G224-S315/ZD42-E5025.05.7Z422-304/ZD42-P912.06.8ZD61-E56/G132-33517.06.7Z347-6/ZD251-SE436.83.4Z44-JP204/Z345-528.09.1Z345-3/G423-S2717.29.8Z4-5/Z4-F528.03.3ZD241-SE61/G223-28514.83.5Z4-J7/Z4-FJ729.05.0Z344-6/G323-S2916.010.3Z4-J7/Z4-725.07.1Z24-SE41/G225-S27514.010.1ZD5-J7/ZD5-30726.04.8Z43-4/Z4-SE5014.08.1Z341-J7/G421-S2928.08.9Z7-10/G138-X3430.05.3Z63-4/ZD71-SE5613.06.6Z62-S5/ZD71-SE5620.07.4Z62-S5/Z63-411.05.8平均傾角:7°

圖2　點(diǎn)壩訓(xùn)練圖像Fig.2　Training image of point bar

4　旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體的獲取

為了表征夾層在空間中的彎曲形態(tài)這一特征，采用旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體來刻畫。定義旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體為模擬過程中夾層產(chǎn)狀與訓(xùn)練圖像中夾層產(chǎn)狀的夾角，為了方便，將南北走向，正東傾向的夾層設(shè)置為0°，即不需旋轉(zhuǎn)，南北走向，正西傾向則需旋轉(zhuǎn)180°。因此，只需確定一個(gè)0～360°的三維旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體，結(jié)合定量訓(xùn)練圖像，即可刻畫夾層空間展布。

基于超小井距對(duì)夾層的控制程度及上文統(tǒng)計(jì)結(jié)果，首先獲取點(diǎn)壩頂面二維夾層旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)。為了充分

利用測(cè)井解釋夾層數(shù)據(jù)，將單井解釋夾層投影至點(diǎn)壩頂面，投影原理：沿著夾層面，在垂直于夾層走向方向投影至平面。鑒于夾層展布未知，而廢棄河道已知，由于廢棄河道泥坡展布形態(tài)與夾層類似，故上述原理可簡化為在垂直于廢棄河道走向方向上，單井解釋的夾層以上文統(tǒng)計(jì)的夾層傾角大小在三維空間進(jìn)行延伸，與頂面的交點(diǎn)即為該夾層在點(diǎn)壩頂面的投影(圖3)。對(duì)投影的夾層進(jìn)行平行加密，提取夾層與正北方向夾角，插值做面，即可獲得二維旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)面。針對(duì)同一點(diǎn)壩不同深度，重復(fù)此方法，可以獲取不同深度的二維旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)面，圖4為研究區(qū)一實(shí)例，可以看出，不同深度二維旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)面值基本一致，因此可以近似將頂面數(shù)據(jù)面直接賦值拓展到三維，得到夾層三維旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體。

5　多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)例模擬

綜合平穩(wěn)訓(xùn)練圖像和旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體進(jìn)行多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)模擬(圖5)，即以平穩(wěn)訓(xùn)練圖像為依托，單井解釋夾層數(shù)據(jù)作為硬數(shù)據(jù)，旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體作為約束條件，應(yīng)用Snesim算法，選取研究區(qū)典型點(diǎn)壩在相控基礎(chǔ)上進(jìn)行隨機(jī)建模，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、掃描訓(xùn)練圖像以構(gòu)建搜索樹、選擇隨機(jī)路徑、序貫求取各個(gè)模擬點(diǎn)的條件概率分布函數(shù)并通過抽樣獲得模擬實(shí)現(xiàn)。

圖3　單井解釋夾層在點(diǎn)壩頂面投影示意圖Fig.3　Projection diagram of interpreted interbeds from single wells on the top surface of point bara.夾層三維投影示意圖；b.夾層投影平面圖

圖4　不同深度夾層二維旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)面Fig.4　Surface of 2D spinning cube of interbeds with different deptha.距點(diǎn)壩頂面0 m數(shù)據(jù)面；b.距點(diǎn)壩頂面1 m數(shù)據(jù)面；c.距點(diǎn)壩頂面2 m數(shù)據(jù)面

圖5　應(yīng)用平穩(wěn)訓(xùn)練圖像和趨勢(shì)體的多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)模擬Fig.5　Multiple-point geostatistical simulation with stationary training and 3D spinning cube

圖6　點(diǎn)壩內(nèi)夾層展布模型對(duì)比Fig.6　Comparison diagram of interbed distribution models in point bara.多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)模擬實(shí)現(xiàn);b.序貫指示模擬實(shí)現(xiàn);c.多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)模擬實(shí)現(xiàn)的連井剖面;d.序貫指示模擬實(shí)現(xiàn)的連井剖面

圖6a,c分別為研究區(qū)點(diǎn)壩的一個(gè)模擬實(shí)現(xiàn)及其剖面。圖6b,d分別為在同一旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體約束下，用基于變差函數(shù)的序貫指示進(jìn)行模擬并去噪后的一個(gè)實(shí)現(xiàn)及其剖面。對(duì)比可以看出，兩種方法雖然都能忠實(shí)于井點(diǎn)數(shù)據(jù)，但多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)建立的模型能夠反應(yīng)定量訓(xùn)練圖像的結(jié)構(gòu)性，同時(shí)再現(xiàn)夾層的三維空間展布，與實(shí)際點(diǎn)壩內(nèi)部模型和統(tǒng)計(jì)結(jié)果更為接近。而序貫指示模擬建立的模型，在夾層平面連續(xù)性差、夾層延伸連續(xù)性及長度以及夾層間距等方面不能有效控制，模型只能一定程度上反應(yīng)點(diǎn)壩內(nèi)部夾層展布，不能定量再現(xiàn)夾層的三維空間展布。由此可知，多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)隨機(jī)模擬比傳統(tǒng)兩點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)模擬方法具有明顯優(yōu)越性。

6　點(diǎn)壩構(gòu)型模型對(duì)剩余油研究的意義

側(cè)積層是點(diǎn)壩內(nèi)部砂體內(nèi)的主要滲流屏障，控制著注水開發(fā)過程中點(diǎn)壩內(nèi)部的油水流動(dòng)，進(jìn)而影響剩余油的形成與分布，因此建立點(diǎn)壩內(nèi)部三維構(gòu)型模型對(duì)剩余油的分析及開采有重要實(shí)用價(jià)值[3,21,33-35]。

如圖7所示，早在1986年完鉆的注水井ZD5-14井已經(jīng)到達(dá)中強(qiáng)水淹程度，而經(jīng)過近20年的開采，在2005年完鉆的采油井ZD252-SE63井雖然與其最近的注水井ZD5-14只有38 m的距離，但是該井砂體頂部仍然未水淹，而且出現(xiàn)頂部未水淹段與下部中水淹段相鄰的情況，在構(gòu)型分析及點(diǎn)壩內(nèi)部三維模建立之前，對(duì)ZD252-SE63井水淹程度很難給出合理解釋，而建立點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型三維模型之后，可知由于兩口井之間穩(wěn)定的側(cè)積層的遮擋作用，從而導(dǎo)致注水井ZD5-14到采油井ZD252-SE63驅(qū)油效果不佳，造成ZD252-SE63井頂部水淹程度低，形成剩余油。在油田調(diào)整方面，可以針對(duì)剩余油在點(diǎn)壩砂體頂部的分布規(guī)律采用水平井進(jìn)行挖潛，提高采收率。綜上，點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型三維模型的建立對(duì)于下一步剩余油分析及挖潛，提高采收率有重要指導(dǎo)意義。

圖7　基于點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型模型的水淹狀況分析Fig.7　Watered-out reservoir mapping of point bar based on architecture modelinga.點(diǎn)壩內(nèi)部構(gòu)型模型俯視圖； b.鄰井水淹狀況分析

7　結(jié)語

1) 利用超小井距資料，統(tǒng)計(jì)點(diǎn)壩內(nèi)夾層產(chǎn)狀及發(fā)育程度，建立定量訓(xùn)練圖像，并獲取旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)體作為多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)隨機(jī)建模過程中約束條件，利用Snesim算法建模，模型包含夾層的厚度、密度、傾角、頻率、夾層間距以及夾層彎曲程度等信息，能夠定量再現(xiàn)點(diǎn)壩內(nèi)夾層三維幾何形態(tài)和展布情況。

2) 采用同樣的硬數(shù)據(jù)及軟數(shù)據(jù)，利用序貫指示模擬建立點(diǎn)壩模型，對(duì)比發(fā)現(xiàn)，多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)建立的模型無論是在夾層側(cè)積形態(tài)、夾層延伸長度還是夾層平面連續(xù)性都更加符合實(shí)際情況，具有明顯優(yōu)越性。

3) 由于夾層遮擋作用而形成的剩余油是油氣田開發(fā)后期挖潛的重要對(duì)象，建立點(diǎn)壩內(nèi)部三維構(gòu)型模型，對(duì)油氣田的地質(zhì)認(rèn)識(shí)更為細(xì)致，對(duì)合理改善采油措施，提高采收率有一定的指導(dǎo)作用。

4) 實(shí)際的側(cè)積層是頂?shù)拙彙⒅虚g陡的模式，該方法未能體現(xiàn)該模式，有待于后期研究進(jìn)一步完善。

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(編輯張亞雄)

Application of multiple-point geostatistics in 3D internal architecture modeling of point bar

Liu Keke1,2,Hou Jiagen1,Liu Yuming1,Shi Yanqing1,Liu Lin1,3,Tang Li1,4,Gao Xingjun5,Zhou Xinmao5

[1.CollegeofGeosciences,ChinaUniversityofPetroleum(Beijing),Beijing102249,China;2.WirelineLoggingCompanyofGreatWallDrillingCompany,PetroChina,Panjin,Liaoning124011,China;3.GeologyResearchInstituteofGreatWallDrillingCompany,PetroChina,Panjin,Liaoning124010,China;4.ExplorationandDevelopmentResearchInstituteofHuabeiOilfieldCompany，PetroChina，Renqiu，Hebei，062552,China;5.ResearchInstituteofPetroleumExploration&Development,PetroChina,Beijing100083,China]

For the first time,an application of Multiple-point geostatistics in 3D internal architecture modeling of point bar is proposed in this paper.Data from dense well patterns (well spacing of 60 m) offer us the statistical distribution characteristics of interbeds within the point bar.Training images are produced by interactive processing of the statistical results for quantitative characterization of the interbeds,such as their thickness,dip,frequency,density and horizontal spacing.A typical point bar is first choosed for vertically projecting the interbeds interpreted from single well data to its top surface along the surfaces of interbeds,and then a 3D spinning cube is calculated in combination with the depositional patterns of the point bar for strike characterization of the interbeds.The Snesim algorithm is used for 3D architectural modeling of lateral accretion,and the results are compared with those from sequential indicator simulation (SIS).It is concluded that SIS may represent the characteristics of interbeds,but it is inadequate to characterize their continuity.Besides,a lack of constraints from training images forbids satisfactory quantitative characterization.In contrast,the model based on Snesim is under the dual control of training images and 3D spinning cube,thus it can quantitatively characterize the distribution,geometry and spatial structure of the interbeds.The data of watered-out reservoirs reveal that the architecture model built with multiple-point geostatistics method can guide the mapping of remaining oil.

training image,3D spinning cube,dense well-pattern,multiple-point geostatistics,point bar,remaining oil residual

2015-03-04;

2016-06-20。

劉可可(1988—),男,碩士研究生,油氣田開發(fā)地質(zhì)學(xué)。E-mail:liukk.cup.edu@163.com。

簡介：侯加根(1963—)， 男，教授，油氣田開發(fā)地質(zhì)。E-mail:houjg63@yahoo.com.cn。

國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(41202106)；國家科技重大專項(xiàng)(2011ZX05010)；中國石油大學(xué)(北京)基金項(xiàng)目(KYJJ2012-01-19)。

0253-9985(2016)04-0577-07

10.11743/ogg20160415

TE122.2

A