模型粗化

2024-08-21

模型粗化（共3篇）

模型粗化篇1

1 简介

传统储层建模方法, 主要是建立一套精细的地质网格模型。由于精细模型涉及的计算量大, 模拟操作难度较高, 因此在数值模拟开始之前, 需要将这种网格模型进行粗化处理。但传统的粗化方法会出现一系列问题:

(1) 如果该模型显著粗化, 其中许多本来不连续的砂体, 将出现连通。这将导致:1) 增加井筒与未连通砂体之间的孔隙量;2) 改变井间传递性的分布。这样一来, 精细模型与粗化模型的采收率就会出现差异。

(2) 在粗化模型中, 由于砂体的连通性被改变, 因此加密井将显示不出采收率提升的额外潜力, 这是因为粗化模型将未开发的砂体也添加到已开发的砂体中。这将出现两个结果:1) 现有井的产能被高估;2) 加密井的产能被低估。

(3) 如果模型被保持在相对精细的规模, 模拟时就需要很高的计算量。动态模拟 (如, 历史拟合) 将消耗更多的时间。同时, 由于模拟需要大量计算, 模型中的很多不确定性可能无法被正确观察。

2 方法

为了解决粗化模型会导致额外的砂体连续性, 从而增加砂体与井筒虚假连通的问题, 本文提出了一种新的方法:首先, 确定现有井与砂体的连通性, 并将不连通的砂体从地质单元模型中移除。第二阶段, 对已移除不连通砂体的模型进行粗化, 并进行数值模拟, 直到该井完成开采。此时输出层内压力和饱和度数据, 随后使用新井的连通砂体数据, 计算新的压力和饱和度。将新数值输出模型, 并继续进行模拟。传统粗化方法和本方法的主要区别在于, 把油气含量的变化作为一个时间变量。

该方法的基础是在适当的时间引入新的砂体。这里, “适当的时间”是指每个新加入的砂体与现有井的连通时间。所以, 当一个砂体未连通到一个特定的井时, 我们将其视为非储集岩。但是, 如果在随后的时间里, 这一砂体与该井发生了连通, 那么在粗化过程中, 它将被模拟模型考虑在内。

为了建立起上述系统, 需要以下信息:

(1) 完井历史 (时间和位置) , 以便在不同的时间对连通的砂体 (储层) 进行评估。

(2) 所有砂体 (储层) 的初始压力和饱和度数据。

(3) 先前与井筒连通的砂体系统, 在流体模拟过程的所有时间阶段内, 其压力和饱和度数据。

(4) 当新连通的砂体被收入粗化模型时, 粗化模型的压力和饱和度数据。

新方法的应用步骤如下:

(1) 建立一个精细规模的地质模型, 并假设该地质单元模型具有所需的分辨率, 且其数据与测井数据相一致。

(2) 基于现有井位, 确定所有与井筒连通的砂体 (储层) , 并识别出不与任何生产井相连通的砂体。将不连通的砂体从地质单元模型中移除, 标注为非储集岩。

(3) 移除不连通的砂体后, 将模型粗化至所需水平 (所需水平, 是指粗化模型能够合理地再现精细模型产能的水平) 。

(4) 如果计划在若干年后加密井网, 则在该时间点停止流体模拟, 并输出此时的储层压力、饱和和油气比等数据。

1) 根据新井的建议位置, 重新检查原始的精细模型, 重新计算连通和未连通的砂体 (储层) 。移除不连通的砂体时应基于新井布局。对包括了新连通砂体的精细模型重新进行粗化处理, 生成新的粗化模型 (新的孔隙度和传递率) 。

2) 检查模拟器输出的储层压力和饱和度信息。如果新的砂体此时与原有砂体 (已完成开发) 连通, 则根据总储量, 对新的粗化模型使用物质平衡法计算剩余储量, 并重新计算饱和度和压力, 这是校正压力和饱和度变化的关键的步骤, 这种变化是由于模型中新添加了尚未开发的原生烃导致的。

(5) 使用新的变量 (压力, 饱和度, 孔隙度, 渗透率) 进行模拟, 模拟模型包括了现有井和新井。

3 结论

在油藏描述过程中, 油藏模型的粗化是一个重要的问题。许多研究都对这一问题进行了研究, 并取得了显著成果。然而, 已有研究对注粗化过程中不连通砂体 (储层) 问题关注不多。本文提出的新的方法, 提供了一种新的思路, 把粗化过程看作是动态的。它包括三个主要阶段:首先, 确定现有井与砂体的连通性, 并将不连通的砂体从地质单元模型中移除。第二阶段, 对已移除不连通砂体的模型进行粗化, 并进行数值模拟, 直到该井完成开采。此时输出层内压力和饱和度数据, 随后使用新井的连通砂体数据, 计算新的压力和饱和度。将新数值输出模型, 并继续进行模拟。

本方法具有如下优势:

(1) 本方法可以在未增加储层虚假连通性的同时, 对精细模型进行粗化, 从而使数值模拟更具效率。

(2) 本方法可以更好地评估新井的连通性, 为油藏挖潜提供更准确的数据。

(3) 本方法可以正确估算生产井和注入井的连通情况, 因此可以更好的预测水驱效果。

尽管本方法的研究主要针对砂岩, 但该方法不仅限于砂岩储层。在碳酸盐岩油藏, 同样存在储集岩和非储集岩, 同样存在储层与井筒连通的问题。因此本方法也可以应用于碳酸盐岩储层。

摘要：砂岩油藏开发, 挑战之一就是精细模型的有效粗化。尤其是当油藏中泥岩的不连续性分布比例较高时, 传统的粗化处理往往行不通。精细模型中的砂体通常存在明显不连续性。粗化处理后, 砂体的不连续性不再明显。这导致了两个问题:一是砂体与现有井之间的连通体积增加了, 使得预估产量过于乐观。二是无法有效预测井网加密后的生产潜力。本文提出一种新的粗化过程, 基本可以克服上述问题。该方法与原有方法的主要区别在于:把向模型中添加新烃体积的能力作为一个时间变量。

关键词：地质网格,砂体,模型

参考文献

[1]祁大晟.油藏模型网格粗化的理论与方法[J].新疆石油地质, 2008 (02) .

[2]景凤江, 宋春华, 张金庆.储层地质模型与油藏模拟模型之间的桥梁——种有效的模型粗化方法[J].中国海上油气地质, 2002 (06) .

[3]祁大晟, 平锐.对油藏模型网格粗化中REV理论的探讨[J].新疆石油地质, 2007 (06) .

保持油藏非均质性粗化方法篇2

1 区域地质概况

研究区位于大庆油田采油一厂北一区断东西块，面积1.3 km2，井数225口，井网密度为173口/km2，其中葡I21为研究区重点解剖层位，属泛滥平原相的高弯曲大型复合曲流带沉积，总体上看河流规模比较大，砂体的连续性好，平面上组合成宽大的复合曲流带，发育22条夹层。该层划分的网格块数目为332×320×200=21 248 000个，即2 000万个节点，分别对应于x,y,z轴方向，z轴方向，共有200层网格，夹层分布于顶部40层网格中，按5 m×5 m×0.1 m节点规模计算，数据体几何尺寸为1 660 m×1 600 m×20 m。

2 粗化过程

因为孔隙度、含油饱和度等标量粗化过程比较简单，可利用算术平均方法进行数据处理，故本文只研究渗透率的粗化。模型第80层以下，属性值基本为零值，因此只需要对1至80层，约800万个节点进行粗化处理。

2.1 方法简介

简单平均方法未考虑储层渗透率各向异性，只能计算标量，求解流动方程等解析方法计算量比较大，而重整化渗透率粗化方法充分考虑储层非均质性，对于保持模型地质特点具有重要意义。重整化基本思想是将从精细网格到粗网格一步合并计算转换为一系列多步合并，是一种递归算法。宏观网格块等效渗透率可以通过对微观网格块的一系列合并得到，在D维空间中，计算由2D个微观网格块组成的宏观网格块的等效渗透率，在2维和3维空间中等效渗透率的计算采用近似计算。在实际计算时，由于地层中层与层之间连通性很弱，而层内连通性相对较强，所以在三维空间计算等效渗透率时时，，首首先先在在二二维维空空间间((按按层层))计计算算，，利利用用公公式式((11))解解得得该层粗化结果，然后把层与层之间算术平均值作为最后粗化结果。

Kbxx—x方向宏观块渗透率，k1、k2、k3、k4—水平面4个微观块渗透率。

2.2 模型粗化调整和约束

通常情况下，判断相邻网格属性值差，差值大网格不合并，差值小网格多合并，这样有助于非均质性保留，但由于受矩形网格三维模型数据体格式和软件复杂度限制，实际应用时，对非均质性较强、不适宜粗化区域，采取网格回填方法保留其非均质性。

曲流河道砂体建筑结构三维地质模型中，泥岩夹层分布是有规律的(图1)，灰色为泥岩夹层，渗透率属性值为零值，周围正常储层渗透率属性值大于零，其细网格在4×4粗化网格中占有一定比例。根据泥岩夹层渗透率属性值特点以及网格分布特点，设计流程(图2)，通过计算机程序自动识别夹层，并输出其位置，做细网格加密处理。

图3为4×4粗化后未回填图，图4为第40层渗透率4×4粗化后网格自动回填效果图，对比可知，回填保留了原模型非均质性特点。此算法不仅可以实现夹层识别和回填，而且对非均质性较强网格也可以实施细网格回填。

3 粗化模型评价

3.1 粗化模型平面视图对比

利用平面视图可以直观分析模型非均质性特征，方便指导粗化方案制定，从图5、图6可以看出，利用重整化方法4×4粗化后，粗化模型与原模型比较，夹层保留情况、储层参数(渗透率)变化趋势一致，即非均质性特点基本不变。

3.2 频率分布色差图

频率分布色差图是对同一层中属性值分布概率的表示，横坐标为属性值大小分布，纵坐标为属性值所占总量百分比，通过柱状图或者线形图来表示出来。粗化前后属性值大小分布最为接近，粗化模型很好地表达了原模型的属性值分布趋势。

3.3 非均质参数

由表1 1—10层渗透率变异系数及其平均值来看，粗化模型与原模型很接近，说明粗化模型对原模型的非均质性信息保留程度还是令人满意的。

利用重整化方法4×4×2粗化后，非夹层区域的非均质性特点保留较好，粗化后网格数为25万个左右。夹层区域所占网格数在150万个左右，对夹层区域用2×2×2粗化网格进行加密，增加的网格数为14万个左右，总网格数为39万个左右，去除边界无关网格数据，总网格数低于32万，数据量可以满足数模应用条件。对纵向进行2倍粗化后，纵向属性分布特征保留较好，因此无论从数模应用角度或是非均质性特征保留角度，以上粗化方案粗化都是可以满足要求的。

4 结论

重整化方法及网格回填技术在北一区断东西块地成功运用表明，该方法具有一定推广价值。

参考文献

[1]刘福平,孔凡群,刘立峰,等.河道砂油藏的自适应非均匀网格粗化算法.计算力学学报,2003;25(4):84—91

[2]李福垲,由军,陈立生.地质模型网格粗化合并技术.石油勘探与开发,1996;23(3):76—79

[3]王家华,张团峰.储层随机建模.北京:石油工业出版社,2001

[4]王洪宝,苏振阁,陈忠云.油藏水驱开发三维流线模型.石油勘探与开发,2004;4(31):99—10

[5]马远乐,赵刚,董玉杰.油藏地质模型数据体粗化技术.清华大学学报(自然科学版),2000;40(12)37—39

模型粗化篇3

1 已有渗透率粗化算法的比较分析

目前，渗透率粗化方法已达数十种之多。但不管什么方法，渗透率粗化最主要目标是提供一种等效渗透率值。这个等效渗透率值要尽可能地保持原有精细尺寸渗透率地址模型的地质非均质性。早期的方法认为渗透率在各个方向上是相同的，即认为渗透率是各向同性的。这样粗化得到的渗透率在各个方向上就都是相同的，因此，这样的粗化值就不能很好地保持渗透率地质模型的非均质性。更为完善一些的新技术考虑了渗透率的各向异性，在各个不同的方向上采用不同的方法，可以得到渗透率粗化后的张量值。因此这些新技术能较好地保持地质模型的非均质性，但在方法上相对来说也较复杂。

1.1 方法的选择

表1列举的是渗透率粗化技术中较为常见的几种算法。这些值中，μa，μg，μh，μp,cgeo,rs都是粗化后的最终估计值。μa，μg，μh这几个用数学平均而得到的值称为代数估计值;而cmax,cmin是渗透率的简化重整化算法的“中间值”，不能把它们当作最终的粗化渗透率;最后一种方法Kref是作为渗透率的参考值，以它作为标准来对其它方法所产生结果的精确度进行衡量。

1.2 比较分析

为了比较各算法在执行时间和计算复杂度方面的差异，表2中为s小层在一定比例下每种粗化算法的平均CPU执行时间。

运算速度最快的算法是几种代数平均算法μa，μg，μh等，接下来是两种重整化方法cgeo,rs，基于地质统计学的加权平均算法μp所耗费的CPU时间较长一些。最耗时的算法就是基于达西定律质量守恒的求解压力的方法。基于地质统计学的加权平均算法之所以较耗时是因为它首先要求解压力方程从而求出幂值ω。基于达西定律质量守恒的求解压力的方法由于对每组网格块都要求解流动方程，所以最为费时。对快速渗透率粗化算法和基于达西定律质量守恒的求解压力的方法的平均CPU执行时间进行比较可以看到，后者的平均CPU执行时间几乎是前者的数倍。

从编程的角度来考察一下它们的复杂度。由于要用迭代的方法求解流动方程，基于达西定律质量守恒的求解压力的方法的复杂度最高。基于地质统计学的加权平均算法的复杂度次之。两种重整化方法相对来说较容易编程，而三种代数平均算法的复杂度最小。

从存储分配的角度来看，这些算法都允许对有数百万个微观网格块的三维数据体进行粗化，并可以把数千个微观网格块粗化成一个宏观块。这些情况要视计算机的硬件配置而定，若计算机的内存和硬盘足够大，也可以对上千万个微观网格块数据进行粗化。

2 建立粗化模型过程中可能出现的问题

在建立油藏粗化模型的过程中，可能会出现一些问题，主要集中在以下三方面：

1)建立具体的油藏模型，研究地质参数及油藏对象等的属性，建立符合地质特征以及流体运动特征的地质模型;

2)赋值。从国内外相关的研究现状来看，网格粗化主要可分为两种类型，一种是对于可利用简单算术平均方法进行处理的数据(如孔隙度、含油饱和度)，另一种主要针对不可简单叠加的量(如渗透率)，尚需进行一定的特殊处理。从已有的成果来看，国内外数百篇文章讨论了渗透率粗化问题，并已提出数十种渗透率粗化的方法，近年来，已有一些新技术将渗透率各向异性的特征考虑到粗化方法中去，以期能较好地保持地质模型的非均质性，尽可能真实再现地质结构体;

3)数据的重新调整。部分文献分析了粗化过程中产生的误差，并考虑多种约束条件，将约束条件引入粗化模型进行数据调整，使模型的准确率大大提高。

3 实例分析

3.1 粗化前后渗透率属性建模

图1展示了s小层渗透率粗化前后的建模效果。

3.2 评价标准

图2中是各种渗透率粗化算法的线性相关系数和相对偏差的对比的散点图。在图中，每一个点代表了在精确性参数空间中的一种粗化技术。每个点的坐标就是相对偏差和线性相关系数。因此点越接近左上角，它所代表的粗化算法就越精确。

4 结束语

1)数据粗化的基本原理是流体在细网格与粗网格中的渗流满足质量流量的连续性。

2)对比计算表明,精细油藏资料的粗化技术能够将描述地质模型的庞大网格数据进行转换,转换后的模型既能尽可能多地包含原模型中丰富的地质信息,又能在规模上为油藏数值模拟所接受。

3)渗透率粗化对于精细油藏描述有着极为广泛的应用。它能以各种二维图件、三维图件的形式反映油藏非均质性特征。同时它还可以应用于油田数值模拟,从而使油藏开发的各个环节联系更加紧密。

参考文献

[1]QI D,HESKETH T.Quantitalive evaluation of informationloss reservoir upscaling.SPE87035.2004:1-12.