От Редакционного совета
«Всякая точная наука основывается на приблизительности»
Развитие технологий обработки данных на счетно-вычислительных машинах положило начало широкому внедрению математических и статистических методов в геологию. За последнее десятилетие произошло революционное продвижение программного обеспечения для моделирования геологических объектов и комплексирования разномасштабных методов в двух- и трехмерном пространстве.
Активное внедрение в геологическую среду методов трехмерного моделирования и растущие аппаратные возможности позволяют детализировать неоднородности, влияющие на оценку и разработку пластов коллекторов. Специфика процессов создания геологических моделей в последнее время очень широко представлена в мировой и российской литературе. К сожалению, в большинстве случаев специалисты, создающие трехмерные модели, воспринимают алгоритмы их построения как некий «черный ящик»: моделирование производится с помощью использования фиксированного набора последовательности кнопок, принижая смысл геологии.
В предлагаемой Вашему вниманию книге французского автора Оливье Дюбрула систематизируется описанный в мировой литературе материал, приводятся алгоритмы моделирования. На простых и понятных примерах рассматриваются особенности статистического описания геологических объектов, показывается влияние разных параметров и методик на итоговую реализацию модели пласта. Обилие графических примеров помогает более наглядно представить закономерности, о которых математики привыкли говорить языком формул.
Главным достоинством этой книги можно считать доступное и увлекательное сочетание методов математической статистики и геологии, позволяющее адекватно воспринимать и применять существующие алгоритмы и уравнения при описании объектов моделирования.
«Геостатистика в нефтяной геологии» может считаться азбукой для специалистов, занимающихся геологическим моделированием.
Желаем всем читателям этой книги успехов в знакомстве с этой интересной и очень разнообразной областью геологического знания!
Заместитель министра энергетики Российской Федерации
С.И.Кудряшов
Содержание
От Редакционоого совета
Предисловие
Глава 1. Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности
Глава 2. Количественное представление геологических данных
2.1. Чем занимается геостатистика?
2.2. Зачем моделировать неоднородности?
2.3. Многоэтапный метод моделирования
2.4. Методы, не относящиеся к индикаторному моделированию и объектно-ориентированным моделям
2.5. На пути к более реалистичной передаче особенностей геологического строения
2.6. Немного философии
2.7. Получение информации по латеральной протяженности из различных источников
Глава 3. Условное моделирование в двух измерениях
3.1. Условное моделирование в двух измерениях: простые примеры
3.2. Двухмерное условное моделирование и элементы структурной неопределенности
Глава 4. Кригинг
4.1. Что такое кригинг
4.2. Прямой расчет кригинговой поверхности
4.3. Применение кригинга в отношении дискретных переменных
4.4. В каких случаях вместо условного моделирования следует использовать кригинг?
Глава 5. Интеграция данных различных дисциплин с применением геостатистики
5.1. Непрямые методы
5.2. Прямые методы
5.3. Получение информации о фациях с опорой на информацию, представленную непрерывными переменными
5.4. Заключение по интеграции
Глава 6. Количественное описание неоднородностей
6.1. Метод Монте-Карло
6.2. Условное моделирование для количественного описания неоднородности
6.3. Значение выбора модели и определения ее параметров
6.4. Сложность количественного представления нашего незнания
6.5. Сбор данных и уменьшение неопределенности
6.6. Выводы
6.7. Имеющееся прогораммное обеспечение
Глава 7. Что представляет собой геостатистическое моделирование и чем оно не является
7.1. Чем является геостатистическое моделирование
7.2. Чем не является геостатистическое моделирование
Глава 8. Размышления о будущем вероятностного моделирования
Благодарности
Литература
Иллюстрации к курсу
Упражнение 1. Расчет экспериментальной индикаторной вариограммы
Упражнение 2. Прямой метод создания коррелированной случайной функции в одномерном пространстве
Упражнение 3. Анализ одномерной экспериментальной вариограммы
Упражнение 4. Эффект основания
Упражнение 5. Подбор анизотропной вариограммной модели
Упражнение 6. Кригинговая система
Упражнение 7. Метод Монте-Карло