在储层建模中利用多点地质统计学整合地质概念模型及其解释

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摘　　要:

基于三维空间中稀疏的观测数据，地质学家和储层建模人员尝试预测井间的地质沉积相的空间非均质性时，地质概念模型和先验认识在其中扮演着重要的角色。这种整合先验模型或解释的过程有时是隐蔽或不易察觉的，正如在手工绘等值线图中的情形；它也能够被显式地运用到某种算法当中，比如数字绘图中的算法。新近兴起的多点地质统计学为地质学家和储层建模人员提供了一种有力工具，它强调使用训练图像把先验模型明确而定量地引入到储层建模当中。先验地质模型包含了被研究的真实储层中确信存在的样式，而训练图像则是该模型的定量化表达。通过再现高阶统计量，多点算法能够从训练图像中捕捉复杂的（非线性）特征样式并把它们锚定到观测的井位数据。文中描述了多点地质统计学原理，以突出训练图像概念重要性为主线，描述了多点地质统计学在建立三维储层模型中的应用。 (共10页)