🗊Презентация Основы геостатистики что такое геостатистика?

Основы геостатистики что такое геостатистика? Геостатистика – это раздел прикладной статистики, с акцентом на геологический контекст данных и на пространственные отношения между данными Геостатистические навыки являются важной частью управления коллекторских свойств, так как позволяют оптимизировать время и ресурсы

Основы статистики Почему используют Геостатистику при моделировании? Малое количество непосредственных наблюдений Пространственное отношение переменных и их корреляция Описывает неоднородность коллектора Обеспечивает последовательное распространение 3D модели Систематический подход описания и управления неопределенности коллектора

Основы статистики Определения

Основы статистики Определения

Основы статистики Функция расперделения вероятностей (PDF)

Основы статистики Кумулятивная функция распределения (CDF) Классы гистограммы упорядочены в порядке возрастания и отображены в виде кумулятивной функции

Основы статистики PDF и CDF в Petrel (Гистограммы)

Основы статистики Теоритические распределения

Основы статистики Нормальное распределение

Основы статистики Преобразование к нормальному распределению

Основы статистики Преобразование к нормальному распределению

Основы статистики График зависимости и корреляция

Основы статистики Анализ Корреляции в Petrel (Функция окно)

Основы статистики Общие фильтры в Petrel (Гистограммы и графики зависимости)

Упражнения

Основы статистики Представление о вариограмме Вариограмма : Количественное описание того, насколько отличаются значения в точках в зависимости от расстояния между ними Основана на принципе, что две близлежащие точки, более вероятно, будут иметь похожие значения, чем точки далеко расположенные друг от друга Два главных аспекта вариограммы : Насколько близки два значения расположенные рядом? Насколько далеко должны быть точки, прежде чем они потеряют зависимость?

Основы статистики Параметры вариограммы Дисперсия: Мера различия значений между парами точек. Расстояние лага: Расстояние между точками. Пороговое значение: Значение дисперсии, на котором график стнаовится горизонтальным. Ранг: Расстояние корреляции; расстояние на котором данные перестают зависеть друг от друга. Наггет: Уровень различия на нулевом расстоянии.

Основы статистики Расчет вариограммы Расчет и настройки: Радиус поиска и Инкремент лага должны быть определены => Определите Количество лагов и Длину лага Все пары точек в каждом Лаге (столбце) будут сравниваться Для каждого лага (с данным количеством пар), среднение изменение рассчитывается (квадрат разницы) Построение вариограммы: 1. Зависимость полу-дисперсии от длины лагов строится. Эти точки (средняя дисперсия для лага) создают Экспериментальную вариограмму (черные точки) Линия регрессии (серая линия) создаются на основе всех точек на графике Подберите кривую для экспериментальной вариограммы, чтобы создать Модельную вариограмму (голубая линия), которая похожа по форме

УПРАЖНЕНИЕ УПРАЖНЕНИЕ СКВАЖИНА со значениями пористости через каждый метр: 3, 5, 7, 6, 4, 1, 1, 4. Вычислите значения вариограммы для лагов 1, 2, 3, и 4 m соответственно. Постройте вариограмму. Сверьте с образцом!

Сферическая: Универсальный алгоритм Сферическая: Универсальный алгоритм Экспоненциальная: Дает самый “пестрый” результат Гауссова: Дает самый гладкий результат

Основы статистики Прикладное моделирование вариограмм Процесс расчета вариограммы Рассчитывается Экспериментальная вариограмма Затем обеспечивается соответствие модельной вариограммы и экспериментальной Модельная вариограмма может быть Сферической, Гауссовой или Экспоненциальной Процесс интерпретации должен принимать в расчет геологическую информацию Моделирование вертикальной вариограммы обычно достаточное количество данных и легко строить оценки Моделирование горизонтальной вариограммы часто нельзя рассчитать из-за недостатка данных может быть получена из коррелированных данных или аналогичного месторождения /обнажения пород/геологических знаний

Перед тем, как моделировать вариограмму, нужно удалить тренд, так как он нарушает предположение о стационарности Если в данных есть тренд, то моделировать нужно так : Пользователь: В процессе Data Analysis выберите 1D, 2D или 3D Тренд трансформацию Пользователь : Определите тренд и коэффициент корреляции Petrel: Моделирует остаток, создавая функцию тренда Petrel: Складывает остаток и тренд, чтобы получить оценку

Основы статистики Почему моделирование вариограмм?

Основы статистики Анизотропия Анизотропия - это характеристика набора данных, если четко видно различие в том, как происходит изменение данных в разных направлениях. Если у вас есть предположения о направлении анизотропии для ваших данных, вы должны включить эту информацию в вариограмму, чтобы получить более точную модель. .

Основы статистики Карты вариограмм и Экспериментальные вариограммы в Petrel

Основы статистики Анализ вариограмм (конус поиска)

Основы статистики Карта вариограммы – Теория

Основы статистики Карта вариограммы - расчет в Petrel

Основы статистики Карта вариограммы – Анизотропия

Основы статистики Экспериментальная вариограмма – Tеория

Основы статистики Экспериментальная вариограмма – расчет в Petrel

Основы статистики Экспериментальная вариограмма – расчет в Petrel

Основы статистики Моделирование вариограмм в Petrel

Упражнение