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Petrel 训练和估计模块 (Train & Estimate) - 第三部分 (井和地震数据的结合)

Yang Shucai 2015年九月,Petrel 2015 版本

Petrel Log Property Mapping (LPM) 工作流

GeoFrame用户熟悉的LPM工作流在Petrel中可以很方便地分三步实现。首先计算出各井点相关储层的物性值比如平均孔隙度,泥质含量等;然后提取储层顶面地震反射层的多个沿层面地震属性;最后应用TRAIN&ESTIMATE模块计算出储层物性分布图。其结果不是简单的井间数值内插外推,而是利用多个与物性相关的地震属性经神经网络算法计算得到。

1. 各井点相关储层的物性值计算

该步骤对储层顶底(WELL TOPS)之间的测井曲线(如孔隙度)采样点进行平均得到平均值。首先要在WELL TOPS FOLDER 下面的ATTRIBUTES文件夹里插入一新的属性。将光标放在ATTIBUTES上按右键,选Insert New Attribute,按OK得到如下界面。依次按照下面红圈选择,最后按右下角的RUN。各个层段的平均孔隙度值将自动计算出来并挂在相关地质层位下。

见WELL TOPS列表

2. 沿地震储层顶(HOUSTON_TOP)提取若干地震属性,见下图

计算结果可以在PLOT窗口显示到观察分析

3. 打开 Neural Net 界面,按下图设定各选项。 注意要把地质层位HOUSTON拉进来。

在Supervised的空栏里选上PHIT。在OUTPUT选中Create attributes on training points.

按APPLY,完成计算。在INPUT PANE 里会产生如下文件夹。在Function窗口里观察各个地震属性和PHIT的关系。如关系较差可以去掉该地震属性,重新计算。

那么同时也生成孔隙度趋势平面图。该图在后面步骤里可以做为趋势(TREND)面对井点原始孔隙度值进行约束成图。

4. Make Surface 进行约束成图

首先看看没有约束的井点孔隙度图

下面是地震多参数的约束成图,很明显在有地震多参数约束的井筒孔隙度成图表现井间值更合理。LPM工作流至此完成。

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