多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)建模參數(shù)敏感性分析
本文選題:地質(zhì)建模 + 多點(diǎn)模擬算法; 參考:《西安石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期
【摘要】:與基于像元的兩點(diǎn)模擬和基于目標(biāo)的模擬相比,多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)能較好地忠實(shí)于硬數(shù)據(jù)(井?dāng)?shù)據(jù))和再現(xiàn)復(fù)雜的地質(zhì)體形態(tài)。在介紹多點(diǎn)模擬算法(Snesim)實(shí)現(xiàn)流程的基礎(chǔ)上,對(duì)Snesim算法中重要的輸入?yún)?shù)進(jìn)行了敏感性分析,結(jié)果表明:目標(biāo)比率越接近訓(xùn)練圖像的邊緣相概率,模擬效果越好;目標(biāo)比率一定時(shí),提高伺服參數(shù)可使模擬相的比率更接近目標(biāo)體,但以損失相結(jié)構(gòu)信息為代價(jià);搜索鄰域的設(shè)計(jì)、網(wǎng)格級(jí)數(shù)的選擇取決于訓(xùn)練圖像的大小以及需重現(xiàn)的結(jié)構(gòu)信息;此外,在一個(gè)較小的數(shù)據(jù)事件重復(fù)數(shù)下,隨著最大條件數(shù)據(jù)的增加,其結(jié)構(gòu)信息的再現(xiàn)效果越好,所需機(jī)時(shí)則呈線性增加。可見,參數(shù)設(shè)置對(duì)多點(diǎn)地質(zhì)建模中模擬效果的好壞至關(guān)重要。
[Abstract]:Compared with the two point simulation based on pixel and target based simulation, multi point geostatistics can be faithful to hard data (well data) and complex geological form. Based on the introduction of the implementation process of the multi point simulation algorithm (Snesim), the sensitivity analysis of the important input parameters in the Snesim algorithm is analyzed. The results show that: The better the probability of the edge phase of the trained image, the better the simulation effect. When the target ratio is fixed, the ratio of the servo parameters can make the ratio of the simulated phase closer to the target body, but at the expense of the structure information of the loss phase; the selection of the grid series depends on the size of the training image and the structural information that needs to be reproduced; moreover, In a small number of data events, with the increase of the maximum condition data, the better the reconstruction effect of the structure information and the linear increase in the time required. It is very important to set the parameters to the simulation effect in the multi point geological modeling.
【作者單位】: 中國(guó)石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家科技重大專項(xiàng)“復(fù)雜油氣藏精細(xì)表征及剩余油分布預(yù)測(cè)”(編號(hào):2011ZX05009-003)
【分類號(hào)】:P628.2
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,本文編號(hào):1780214
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