🗊Презентация Последовательное индикаторное моделирование (SIS)

Sequential Indicator Simulation (SIS) Обзор SIS – это стохастический (основанный на ячейках) алгоритм моделирования, использующей перемасштабированные ячейки как основу для соотношения моделируемых фаций. Вариограмма обеспечивает распределение и связность фаций. Метод применяется для моделирования фациальных тел, не имеющих четкой формы, или при небольшом количестве входных данных. Входные данные: Соотношение фаций, вероятности фаций и 1D, 2D, 3D тренды Разные вариограммы для разных фаций Внутренние методы: Простой кригинг (общее среднее – устойчивый) Обычный кригинг (локальное среднее – больше данных) Результат: Свойство, следующее входным данным (моделирование по ячейкам) Стохастика: множественные реализации могут быть использованы для анализа неопределенностей

Sequential Indicator Simulation (SIS) Когда использовать SIS? Сейсмика Если доступен куб с атрибутами, в SIS могут быть включены: 3D вероятностные тренды из сейсмики Вероятность атрибута из сейсмики в процессе Data analysis Горизонтальные ранги вариограммы, полученные из перемасштабированной сейсмики Фациальная среда В карбонатах обычно нет конкретных тел или строгих взаимосвязей фаций Обломочные среды без определенной формы/связности фациальных тел

Sequential Indicator Simulation (SIS) Теория Ячейка (X3) выбрана на случайном пути (определенном Seed). PDF (функция распределения) вычисляется, как в методе Indicator Kriging. Перемасштабированные и смоделированные ячейки используются для вычисления вероятности фации Смоделированное значение (глина) получается из кривой PDF с использованием метода Монте-Карло

Sequential Indicator Simulation (SIS) Результат

Sequential Indicator Simulation (SIS) Управление общим фациальным распределением

Sequential Indicator Simulation (SIS) Создание вертикальных трендов и карт трендов

Упражнение