基于样式降维聚类的多点地质统计建模算法

评 价多点地质统计建模算法的一个重要指标是能否在保证建模质量的同时较好地协调计算效率和内存空间二者的平衡。基于样式的多点地质统计建模算法SIMPAT存在一定不足,使得SIMPAT算法在提出多年后仍然难以实际应用。国外学者提出了SIMPAT算法的改进算法：Filtersim和DisPat,但是在平衡计算效率和内存空间问题上仍存在一定的不足。通过深入剖析SIMPAT算法的原理和特点提出了基于样式降维聚类的多点地质统计建模算法。新算法采用邻近等间距取样法对所有数据样式进行降维聚类处理,把相似的数据样式聚为一类。不同于SIMPAT算法的一次相似度匹配计算,新算法采用2次相似度比较：先比较数据事件与样式类代表性样式的相似度,找到最相似的样式类;再进一步比较数据事件与该样式类中全部数据样式的相似度,进而确定相似度最大的数据样式。以 二维和三维实例比较了新算法与传统多点地质统计建模算法SIMPAT、Snesim、Filtersim和DisPat在相同参数条件下的模拟计算效率。结果表明,新算法在保证模拟质量基础上极大提高了基于样式的多点地质统计建模算法的计算效率,并节省内存空间。     

基于众数法聚类的多点地质统计学方法

多点地质统计学在建立复杂结构的地质模型方面应用较为广泛。基于样式的多点地质统计学方法 SIMPAT在提取数据样式、计算数据样式相似度上效率存在不足。笔者提出了一种基于众数法聚类的多点地质统计学方法(CMMS)。基本思想是定义大小2类模板,通过大模板扫描训练图像提取数据样式,并使用小模板对大模板提取的数据样式进行降维。针对离散型变量,把大模板提取的数据样式中出现次数最多的相作为对应小模板的相类型。针对连续型变量,把数据样式中各网格的变量平均值作为对应小模板的值。相似的样式通过小模板降维可以聚为一类,这种降维方式对大模板提取数据样式包含的信息保真度较高。模拟时先比较数据事件与聚类样式代表,找出最相似的一类样式,然后在选取的样式类中寻找最匹配的数据样式。通过2次样式的比对,大大减少样式相似度计算的次数。通过实例的模拟效果、计算时间对比、统计特征再现等测试表明,CMMS算法在样式对比上的计算效率比SIMPAT提高30～40倍,CMMS的模拟结果能够很好地再现训练图像中的地质模式及统计特征,并且该方法能够直接应用到连续型变量的模拟。     

多点地质统计学DS-MPS算法在储层沉积相建模中的应用

传统的多点地质统计学沉积相建模存在计算量大、模拟目标体连续性差等缺点,而基于直接取样的多点地质统计学(DS-MPS)算法在模拟过程中直接使用数据事件之间的相似性进行判断,当从训练图像中搜到与待估点周围的条件数据事件相似时,则直接将训练图像中相应位置的相类型赋于待估点.这一过程不用预先构建搜索树,节约了计算机内存.在详细剖析模拟原理的基础上,以几类不同特征的沉积相建模为例,将DS-MPS算法与传统的Snesim模拟算法比较.结果表明DS-MPS算法在目标体的连续性方面有较大的改进,在相类型多于2类时有较大的优势.     

基于图型矢量距离的多点地质统计相建模算法

多点地质统计建模算法已由基于概率模拟发展到基于相似度模拟的新阶段,基于相似度模拟的算法的关键是从训练图像中选取与数据事件最为相似的训练图型。以Simpat算法为基础发展起来的最具代表性的Filtersim和DisPat算法,采取先聚类、再匹配的建模策略,在训练图型选取的计算效率上较Simpat算法具有明显改进,但其匹配数据事件与训练图型仍采用标量距离度量二者相似度的方法。标量距离度量相似度的方法虽然具有较好的图形识别功能,但对于具有地质意义的训练图型（而非单纯的几何图形）,该方法的相似度判断往往难以获取在地质含义上与数据事件最佳匹配的训练图型。考虑图型选取过程中的地质含义,兼顾实际储层的非平稳性,提出了基于图型矢量距离的多点地质统计相建模算法。新算法在训练图型和数据事件矢量距离计算的基础上,采用二次匹配方式通过矢量距离对数据事件与训练图型的相似度进行度量,最终确定与数据事件相似度最大的训练图型。以文献算例定性和定量对比了新算法和Snesim、Filtersim、DisPat算法的建模效果,并以实际油藏为例,对比了新算法与传统两点建模方法、Snesim和DisPat算法的建模效果。结果表明,新算法显著降低了训练图型选取的不确定性,所建模型更符合地质认识,从而为复杂油气藏相建模提供了一种新的方法。     

基于相序的多点地质统计学相建模方法及其应用

目前的多点地质统计建模方法均以一定维度的数据模板为载体,将概率或几何距离作为建模工区未知区域模拟取值的判定标准,该判定标准在地质建模时与地质含义的联系较为薄弱。针对上述不足,文章回归地质建模的本质,考虑相建模过程中数据事件与训练图型对比的地质含义,提出基于相序的多点地质统计相建模方法。该方法以具有沉积学意义的相序为基本的相似度对比单元,新建适合于相序相似度对比的动态数据模板,采用句法模式识别技术,通过动态规划方法计算数据事件中已知相序与训练图型中对应相序的相似度,对建模工区未知区域进行相模拟,实现了从沉积学意义出发对强非均质性储层进行多点地质统计学建模。理想模型和塔河X区三角洲前缘储层沉积相模拟表明,本文方法能够有效重现训练图像所显示的各地质体的几何形态,较好地反映储层不同相的沉积展布规律,大幅提高了相建模的精度。该方法将沉积学与多点地质统计学有效结合,提出了一种全新的多点地质统计学相似度对比方法和多点地质统计学建模框架,为复杂储层的相建模提供了一种新的方法。     

多点地质统计学中训练图像优选方法及其在地质建模中的应用

在前人提出的高阶兼容性优选方法的基础上,提出一种基于数据事件重复概率的训练图像优选方法。其基本思路是提取条件数据中蕴含的数据事件,统计所提取的数据事件在训练图像中的重复次数并计算其重复概率,得到数据事件的无匹配率及其重复概率方差两个统计指标,用于表征训练图像中沉积模式的多样性与平稳性,评价其与建模区井数据蕴含的地质体空间结构的匹配性。无匹配率反映训练图像内地质模式的完备性,为首选指标;重复概率方差反映训练图像内地质模式的平稳性,为辅助指标,综合以上两种指标实现了对训练图像的优选。多组理论模型测试表明,重复概率方差小、无匹配率低的训练图像为最优训练图像。运用该方法对安哥拉Plutonio油田浊积水道训练图像进行优选,结果表明所建立的地质模型与地震属性吻合度高,能够更好地刻画水道的形态特征及砂体的分布模式。图9参24     

由两点到多点的地质统计学储层建模

传统的两点地质统计学建模方法,以象元为空间赋值单元、变差函数为工具建立确定性的模型,或者应用各种随机模拟方法建立可选的模型,在精确表征复杂的空间结构及目标体几何形态方面有一定的局限性。有别于两点地质统计学的多点地质统计学,可有效地解决更广泛的地质模拟问题。然而,在实际应用过程中,受岩-相模型及与之相对应的训练图像可靠性的影响,结果变得比较复杂。因此,选择合适的训练图像及恰当的算法可有助于提高储层建模的精度和效率。以××油田曲流河沉积为例,采用两点和多点统计学方法构建模型。对比发现,基于多点地质统计学的地质建模方法真实可再现河流相的沉积形态,还降低随机建模的不确定性。尽管模拟结果与井点真实数据之间存在误差,但通过调整随搜索半径、训练图像大小及概率计算中临近点个数限制,可显著提高模型精度。     

深水浊积水道训练图像建立与多点地质统计建模应用

深水浊积水道具有丰富油气,是油气勘探开发的热点领域。以安哥拉深水浊积水道为对象,开展基于多点地质统计的储层建模研究。针对深水水道沉积以及迁移特征,对基于沉积过程的Alluvsim算法进行了改进。通过在Alluvsim中增加整体迁移算法,模拟浊积水道的整体迁移沉积过程。根据浊积水道决口少而弯曲度增加的特点,在Alluvsim中增加了弯曲度指标约束,从而再现浊积水道的弯曲特征。根据安哥拉深水浊积水道地质知识库文献调研,获得了研究区浊积水道形态以及统计特征参数信息。采用改进的Alluvsim算法获得了研究区浊积水道的训练图像。以此训练图像作为模式输入,以井资料作为条件输入,以地震资料作为趋势约束,采用多点地质统计Snesim算法建立了安哥拉深水浊积水道三维地质模型,再现了安哥拉浊积水道的空间分布特征。对模型进行了检验表明,建立的地质模型计算的变差函数与地震属性获得变差函数具有较好的一致性,建立的三维地质模型可以用于后续油藏工程与数值模拟研究,指导油田勘探开发。该研究不仅为多点地质统计应用于实际储层建模提供了完整的建模流程,也为浊积水道训练图像自动生成提供了技术保障。     

基于单一图像生成对抗神经网络方法在沉积相建模中的应用

沉积相建模是储层建模中的一个重要环节,有多种方法可以用来建立沉积相模型。传统的建模方法需要利用各种参数对变量的空间结构信息进行刻画,如变差函数、数据样式等,在模拟中再现这种空间结构。利用生成对抗神经网络方法(GAN,Generative Adversarial Nets)建模采用了不同的策略,通过对大量图像(模型)的学习,生成与学习样本具有高度相似特征的模型。基于单一图像生成对抗神经网络方法(SinGAN,Generative Adversarial Nets based on single image)对传统的GAN方法进行改进,仅需一张图像进行训练就能够生成高度相似的图像。以N气田2个小层的沉积微相图为例,建立了相应的沉积相模型,并与经典的基于样式的多点地质统计学建模方法(Simpat)对比可以看出,SinGAN方法与训练图像刻画的沉积微相空间结构更相似,具有良好的应用前景。     

多点地质统计学在点坝内部构型三维建模中的应用

首次将多点地质统计学应用于点坝内部三维建模。基于60 m超小井距资料,统计点坝内部夹层发育特征,利用统计结果人机交互绘制训练图像,定量表征了夹层的厚度、倾角、频率、密度、水平间距等信息。选取典型点坝,将单井解释夹层沿着夹层面垂直投影至点坝顶面,结合点坝沉积样式,获取建模过程中旋转数据体,以此来表征夹层走向信息。利用多点地质统计学Snesim算法进行点坝内部侧积夹层三维建模,与序贯指示模拟方法在同一点坝和旋转数据体基础上建立的点坝内部三维构型模型进行对比分析。研究结果表明,序贯指示模拟方法建立的点坝内部三维构型模型,虽然能够在一定程度上表征点坝内部夹层特征,但在表征夹层的连续性方面效果不佳,并且由于缺少训练图像的约束,只能定性展示夹层发育情况,无法达到定量刻画的程度。而利用多点地质统计学方法建立的模型,点坝内部夹层受控于训练图像及旋转数据体的双重约束,能够定量再现夹层的发育规模和产状,精确表征点坝内部夹层的几何形态与空间结构。结合水淹信息表明,此多点方法建立的点坝内部三维构型模型对于剩余油分布研究有指导意义。     

基于OpenGL显示列表的三维地质体模型快速显示算法

当前三维地质体模型建模算法已经较为成熟,随着地质领域应用的深入,人们面临对海量地质体模型图形信息进行实时显示的挑战。本文在实验室多年来对于地质体模型建模算法的基础上,利用树形多级显示列表,进一步改进了基于OpenGL的显示列表的图形高效显示算法,实现了地质体图形的快速显示,大大提高了更新效率。本算法具有很好的应用价值,使得原来仅能在专业图形显示卡硬件支持下才能达到实时显示的地质体模型,在普通PC机显示卡支持下达到相近的显示速度。本算法可以广泛应用于地质领域,基于本算法开发的两个地质体图形显示系统广受地质领域专家的好评。     

消息传递接口在声波方程正演中的应用

声波方程正演在地震资料采集、处理、解释与反演中均发挥重要作用,但现有的基于求解地震波动方程的正演算法由于受庞大计算量的制约而难于大规模应用于工业生产。从声波方程出发,研究了利用有限差分法并行求解该方程的基本思路与方法,给出了适于并行求解的计算空间划分方法,分析了不同参数条件下并行程序的运行时间、加速比与效率,引入消息传递接口（MPI）实现了声波方程的并行求解,极大地提高了数值求解声波方程的计算效率。     

可控源电磁法2.5维自适应有限元各向异性正反演

本文基于非结构化的三角单元网格的自适应有限元法进行各向异性介质的正演模拟,其优势在于对起伏地形和复杂地质构造的模拟,采用自适应策略的网格剖分在满足计算精度的前提下尽量减少了计算量;反演运用基于高斯牛顿法改进的Occam算法,在对初始条件要求不高的前提下能快速地搜索拉格朗日乘子、减少模型的搜索量。对一维VTI介质模型和经典二维各向异性海洋油气藏模型进行了正演计算,验证了程序的计算精度和效率;对海底起伏地形各向异性模型进行了反演计算,该算法能够比较准确地还原海底各向同性的围岩、基岩异常体的电阻率以及各向异性异常体的埋藏情况。最后对实测数据进行了反演,进一步验证了算法的可行性。     

省时2D叠前深度偏移

利用从地震剖面得到的倾角信息估算入射波方向，可以大幅度提高Kirchhoff偏移的计算效率。省时2D Kirchhoff叠前深度偏移方法通过对常规方法两方面的改进，提高了计算效率：1）以计算的射线参数或倾角参数作为先验信息，这样可以大大减少射线追踪的时间；2）通过一个设定的振幅门槛值对输入地震数据作压缩，进而减少总的计算时间。与常规的Kirchhoff偏移方法相比，该方法不需要建立旅行时表，因此它需要相对较小的内存和磁盘空间，以及I／O时间。合成理论数据测试表明，该算法计算效率明显提高。     

地震波数值模拟中的频散压制方法分析

波动方程有限差分法正演模拟对认识地震波传播规律和指导地震资料解释等具有重要的意义。但差分算法固有的数值频散在正演模拟中是一种严重的干扰，会降低波场模拟的分辨率。为提高模拟精度，同时又尽可能减少计算量，采用定量分析的方法，对比分析了横纵网格比变化时入射方向和差分精度等因素对数值频散的影响，分析结果表明，矩形网格较之正方形网格能更好地压制频散，同时可以避免高阶差分导致的低计算效率。模型试验表明，该方法切实可行，能较好地适应实际地震勘探中的波场模拟。     

基于多点地质统计学的岩性气藏精细建模方法与应用

针对岩性气藏复杂地质特征导致的气藏描述和预侧中的不确定性,在对比评价随机建模理论与方法适应性的基拙上,提出以多点地质统计学为核心的“井一震一沉积模式”岩性气藏随机建模方法,即以先验地质认识为基拙,充分利用井点“硬数据”、三维地震数据及现代河流沉积模式等多域信息,以多点地质统计学的训练图像代替经典地质统计学的变差函数,综合运用各种信息,形成了岩性气藏精细地质建模技术与方法。在苏里格气田某三维试验区,通过多点地质统计学多域信息整合功能,建立试验区精细地质模型。模型评价结果表明,井震结合建模策略可以有效降低河流相岩性气藏储层表征的不确定性,显著提高了模拟精度和运算效率。     

三维叠前傅里叶变换法模型并行算法

本文应用傅里叶变换法模型算法实现三维叠前声波模型的并行计算,得到了三维合成地震记录,并且应用射线理论分析对此算法进行了验证。算法允许速度纵横向变化。三维叠前模型计算的最大困难是内存需求量和计算量庞大,算法的主要优点在于各主体计算部分均采用快速傅里叶变换,成功地将向量化技术和复序列傅氏变换与实序列傅氏变换的关系用于二维、三维快速傅里叶变换(FFT),从而优化了程序,提高了计算效率并节省了内存。理论分析和实际试算表明:适当调节空间和时间采样间隔、震源子波的主频和长度,可减少因差分逼近微分引起的频散,得到更佳的模拟效果。利用消息传递并行编程环境和微机机群运行并行程序,大大提高了计算效率,节省了计算时间;同时将波场快照与速度剖面相结合,可以更好地观测到波的传播过程。模型试算得到的合成记录表明,此项算法可行且有效。