【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 靠性評(píng)價(jià)。 模塊及功能 : ? StatmodAnalysis 利用已知資料分析確定儲(chǔ)層 /油氣藏參數(shù)的空間分布規(guī)律（直方圖）和空間相關(guān)性 (變異函數(shù) )。 ? StatmodModelling 用不同的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)模擬技術(shù)實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)層 /油氣藏參數(shù)的隨機(jī)模擬 \隨機(jī)反演。 在三維空間 ， 可以通過(guò)儲(chǔ)層變量的一系列數(shù)值 ，模擬得到其它未知空間點(diǎn)所具有的可能的儲(chǔ)層參數(shù)值 。 克里金方法 (Kriging)是一種很好的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)模擬方法 。 應(yīng)用變差函數(shù)模型所提供的空間結(jié)構(gòu)信息 ， 通過(guò)求解克里金方程組計(jì)算局部估計(jì)的加權(quán)因子即克里金系數(shù)進(jìn)行加權(quán)線性估計(jì) ， 充分考慮了空間數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性和隨機(jī)性 。 大量的隨機(jī)模擬過(guò)程實(shí)現(xiàn)所得到的空間儲(chǔ)層參數(shù)體在統(tǒng)計(jì)特性上具有相同的概率可能性 ， 并且與已有的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果具有同樣的吻合程度 。 假定僅用井中測(cè)量值通過(guò)隨機(jī)模擬能勾畫(huà)出聲阻抗曲線 。 在理論上我們可通過(guò)對(duì)比模型的地震響應(yīng)和聲阻抗反演結(jié)果來(lái)驗(yàn)證模擬結(jié)果與 3D地震數(shù)據(jù)的一致性 。 隨機(jī)模擬地震反演方法正是基于這種思想 ， 以測(cè)井 、 地震 、 地質(zhì)資料為基礎(chǔ) ， 將 地質(zhì)統(tǒng)計(jì)模擬與地震反演緊密結(jié)合 在一起 ， 反演得到高分辨能力的波阻抗結(jié)果 。 隨機(jī)地震反演從隨機(jī)建模產(chǎn)生的一系列儲(chǔ)層模型中 ， 優(yōu)選出與地震數(shù)據(jù)最佳匹配的儲(chǔ)層模型 ， 是通過(guò)波阻抗將儲(chǔ)層特性和地震記錄相聯(lián)系來(lái)直接估計(jì)儲(chǔ)層參數(shù)特征的一個(gè)完整的反演過(guò)程 。 反演前資料預(yù)處理 子波估算 地震、地質(zhì)標(biāo)定 精細(xì)構(gòu)造解釋 精細(xì)模型建立 隨機(jī)地震反演處理 儲(chǔ)層綜合描述 隨機(jī)地震反演方法處理流程 F501 F502 F81 F82 F501 F502 樊東地區(qū)隨機(jī)地震反演波阻抗連井剖面 煤層 砂層 泥巖 隨機(jī)地震波阻抗反演剖面（過(guò)大 1大 13井） 反演阻抗與測(cè)井阻抗有良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系 奧陶灰?guī)r 太 2段海相灰?guī)r 精細(xì)波阻抗反演 反演優(yōu)點(diǎn)： 反演分辨率高，縱向與測(cè)井波阻抗有很好的吻合，橫向變化自然，與三維地震的變化相匹配?？梢郧宄姆智宓退倜簩雍透咚倩?guī)r。 橫向尖滅點(diǎn) 隨機(jī)地震反演 隨機(jī)模擬的基本原理和計(jì)算方法 基礎(chǔ)概念 : （ 1）、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué) （ 2）、數(shù)據(jù)分析與概率密度函數(shù) （ 3）、空間結(jié)構(gòu)分析與變差函數(shù) （ 4）、變差函數(shù)與克里金插值 地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)： 以區(qū)域化變量理論為基礎(chǔ)，以變差函數(shù)為基本工具，研究那些在空間上即具有隨機(jī)性又具有結(jié)構(gòu)性的自然現(xiàn)象的科學(xué)。 隨機(jī)模擬的實(shí)現(xiàn)方法建立在地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)之上的，所以又稱地質(zhì)統(tǒng)計(jì)模擬。 隨機(jī)模擬的基本原理和計(jì)算方法 基礎(chǔ)概念 : （ 1）、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué) （ 2）、數(shù)據(jù)分析與概率密度函數(shù) （ 3）、空間結(jié)構(gòu)分析與變差函數(shù) （ 4）、變差函數(shù)與克里金插值 數(shù)據(jù)分析采用直方圖和散點(diǎn)圖等形式分析變量的分布特征 不同的分布具有不同概率密度 ccdf，知道了方差和數(shù)學(xué)期望就可以明確一個(gè)隨機(jī)變量的概率密度特征。 正態(tài)分布 : 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 : 對(duì)數(shù)正態(tài)分布 : ))(0)(()(2 1e xp2 1)( 22 ?????????????? ?????? xxxp ???0)1)( μ)( σx(2xe xp2 π1p(x) 22 ????????? ???))(0)(0()ln(21e xp2 1)( 22 ?????????? ??? ??? xxxp ???不同分布的概率密度公式 隨機(jī)模擬的基本原理和計(jì)算方法 基礎(chǔ)概念 : （ 1）、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué) （ 2）、數(shù)據(jù)分析與概率密度函數(shù) （ 3）、空間結(jié)構(gòu)分析與變差函數(shù) （ 4）、變差函數(shù)與克里金插值 空間結(jié)構(gòu)分析與變差函數(shù) 空間結(jié)構(gòu)分析就是分析觀測(cè)數(shù)據(jù)的性質(zhì)及其所表征的變量的空間分布特征 （空間的連續(xù)性、各向異性等）。 手段： 協(xié)方差函數(shù)、相關(guān)函數(shù)、變差函數(shù) 等； 變差函數(shù)（變異函數(shù) Variogram function 、結(jié)構(gòu)函數(shù) structure function ）是最能夠反映區(qū)域化變量的空間結(jié)構(gòu)的函數(shù)。一般用變差曲線來(lái)表示。 變差函數(shù)的定義： 設(shè) Z(x)是一個(gè)隨機(jī)函數(shù) ， Z(x+h)為沿 a方向上 h距離的隨機(jī)函數(shù)值。 變差函數(shù)的定義：變差函數(shù)是在任一方向 a 相距 h的兩個(gè)區(qū)域化變量 Z(x)及 Z(x+h)增量的方差，它是 h和 a 的函數(shù)： 2)]()([)()({),(2 xZhxZEhxZxZV a rah ???????離散的情況下： 2)(1)]()([)(1),(2 hiihNixZxZhNah ???? ??變差函數(shù)圖 變程： 指區(qū)域化變量在空間上具有相關(guān)性的范圍。在變程范圍之內(nèi)，數(shù)據(jù)具有相關(guān)性；而在變程之外，數(shù)據(jù)之間互不相關(guān)，即在變程以外的觀測(cè)值不對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響。變程的大小反映了變量空間相關(guān)性的大小，變程相對(duì)較大意味著該方向的觀測(cè)數(shù)據(jù)在較大范圍內(nèi)相關(guān)，反之，則相關(guān)性較小 。 具有不同變程的克里金插值圖像（變程越大，變量的空間相關(guān)性越大） 不同的地質(zhì)體由于連續(xù)性不同，變程差異是很大的 塊金值： 變差函數(shù)如果在原點(diǎn)間斷，這在地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)中被稱為 “ 塊金效應(yīng) ” ，表現(xiàn)為在很短的距離內(nèi)有較大的空間變異性，它可以由測(cè)量誤差引起，也可以來(lái)自礦化現(xiàn)象的微觀變異性。在取得有效數(shù)據(jù)的尺度上，這種微觀變異性是不可得到的。在數(shù)學(xué)上塊金值相當(dāng)于變量純隨機(jī)性的部分。如果無(wú)論多么小，兩個(gè)隨機(jī)變量都不相關(guān)，這種情況稱為純塊金效應(yīng)。 基臺(tái)值： 代表變量在空間上的總變異性大小 ,其為塊金值和拱高之和。所謂拱高，為在取得有效數(shù)據(jù)的尺度上，可觀測(cè)得到的變異性幅度大小。當(dāng)塊金值等于 0時(shí)，基臺(tái)值即為拱高。 變差函數(shù)的擬合 h 變差 理論變差函數(shù)模型 球狀模型： 由一個(gè)真實(shí)變程 “ 和正的方差貢獻(xiàn)或基臺(tái)值 c來(lái)確定 。 式中 c— 基臺(tái)值； a— 變程； h — 滯后距 。 ????????ahcahahahcahSphch,],)/([)(.)( 3?指數(shù)模型： 由一個(gè)真實(shí)變程 o(有效變程 a／ 3)和正的方差貢獻(xiàn) c來(lái)確定 。 變差函數(shù)漸近地逼近基臺(tái)值 。 在實(shí)際變程 “ 處 ， 變差函數(shù)為 。 模型在原點(diǎn)處為直線 。 )]/3e x p (1.[)/e x p (.)( ahcahch ?????高斯模型： 由一個(gè)真實(shí)變程 。 和正的方差貢獻(xiàn) c來(lái)確定 。 變差函數(shù)慚近地逼近基臺(tái)值。在實(shí)際變程 a處，變差函數(shù)為 。模型在原點(diǎn)處為拋物線。為一種連續(xù)性較好但穩(wěn)定性較差的模型。 )])/3(e x p (1.[)( 2ahch ????冪模型： 由一個(gè)冪值和正的斜率 c來(lái)確定 。 冪模型為一種無(wú)基臺(tái)值的變差函數(shù)模型。 這是一種特殊的模型 。 當(dāng)參數(shù) w改變時(shí) ，它可以表示原點(diǎn)附近的各種形狀 。 ?? hch .)( ?當(dāng) w＝ 1時(shí) ， 變差函數(shù)為一直線 ， 即為線性模型 ， 這一模型即為著名的布朗運(yùn)動(dòng) (其隨機(jī)函數(shù)的理論模型為隨機(jī)行走過(guò)程 )的變差函數(shù)模型；當(dāng) 時(shí) ， 變差函數(shù)為拋物線形狀 ， 為分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng) (fBm)的變差函數(shù)模型 。 三維變差分析 變差函數(shù)曲線擬合 隨機(jī)模擬的基本原理和計(jì)算方法 基礎(chǔ)概念