Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек

Авторы патента:


Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек
Формирование моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек

 


Владельцы патента RU 2600944:

ЛЭНДМАРК ГРАФИКС КОРПОРЕЙШН (US)

Изобретение относится к средствам для формирования моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек. Техническим результатом является обеспечение усовершенствованной интерпретации флюидного контакта в пласте. Предложен способ формирования модели геологической структуры, включающий этапы, на которых осуществляют: отображение множества точек исходных данных на скопление узловых точек; создание набора отсортированных скоплений точек с зоной покрытия, соответствующей границе, путем сортировки точек в скоплении узловых точек в соответствии с расстоянием каждой из множества точек исходных данных от начала координат; создание нового скопления точек путем уменьшения зоны покрытия набора отсортированных скоплений точек и создание модели геологической структуры путем нанесения на координатную сетку точек в новом скоплении точек с использованием процессора вычислительной машины. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 35 ил.

 

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ

[0001] Данная заявка заявляет приоритет по предварительной заявке на патент США № 61/866927, поданной 16 августа 2013 года, содержание которой включено в данную заявку посредством ссылки.

ЗАЯВЛЕНИЕ ОТНОСИТЕЛЬНО ФИНАНСИРУЕМЫХ ГОСУДАРСТВОМ ИССЛЕДОВАНИЙ

[0002] Не предусмотрено.

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[0003] Данное изобретение в целом относится к системам и способам формирования моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек. Более конкретно, данное изобретение в целом относится к системам и способам формирования моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек путем выполнения стандартной геологической адаптации текущих данных для их преобразования в распознаваемые геологические структуры такие как, например, поверхность с координатной сеткой.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[0004] Ячейки являются замкнутыми пространствами, обнаруживаемыми автоматически в масштабе реального времени, в пределах каркаса, ограниченной объектами структуры (поверхностями, разломами, геологическими массивами, межфлюидными контактами) и/или ограничениями структуры. С помощью ячеек обеспечивается визуальный контроль для выполнения объемных расчетов с высокой точностью; с их помощью обеспечивается плотность сеток, а также визуализация сложных геологических структур. Известные технологии исследования ячеек начинались с моделирования замкнутых пространств (моделирование, основанное на объеме), при этом, не обеспечивая необходимого уровня функциональности и возможности обновления, как например, геологическая группировка ячеек и соответствующие инструменты. Кроме того, последовательность действий структура-цифровая геологическая модель является очень линейной и статичной, причем большинство характеристик характерны для цифровой геологической модели, но не для структуры.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ГРАФИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВ

[0005] Нижеприведенное описание приводится со ссылками на прилагаемые чертежи, причем одинаковые элементы обозначены одинаковыми номерами ссылок, на которых:

[0006] На Фиг. 1 проиллюстрирован графический пользовательский интерфейс, на котором представлены различные ячейки (стратиграфический слой, тектонический блок, слой флюида, комбинированные), задаваемые пользователем свойства, а также характерные свойства в типовой таблице, загруженной на шаге 2104 Фиг. 21.

[0007] На Фиг. 2A-2B проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 200 для реализации данного изобретения.

[0008] На Фиг. 3 проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 300 для реализации шага 206 на Фиг. 2.

[0009] На Фиг. 4A-4B проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 400 для реализации шага 208 на Фиг. 2.

[0010] На Фиг. 5 проиллюстрировано схематическое изображение, на котором представлена интрузия геологического массива, сканируемая на шаге 704 на Фиг. 7.

[0011] На Фиг. 6 проиллюстрировано изображение дисплея, на котором отображается типовое трехмерное изображение геологического массива объемной ячейки.

[0012] На Фиг. 7 проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 700 для реализации шага 212 на Фиг. 2.

[0013] На Фиг. 8 проиллюстрировано схематическое изображение, на котором представлена группа кэшированных массивов стратиграфического слоя, в зависимости от геологического массива, возвращенного на шаге 1022 Фиг. 10.

[0014] На Фиг. 9 проиллюстрировано изображение дисплея, на котором представлено типовое трехмерное изображение ячейки стратиграфического слоя.

[0015] На Фиг. 10A-10B проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 1000 для реализации шага 214 на Фиг. 2.

[0016] На Фиг. 11 проиллюстрировано схематическое изображение, на котором представлены три группы кэшированных массивов для трех соответствующих тектонических блоков, в зависимости от геологического массива, возвращенного на шаге 1322 на Фиг. 13.

[0017] На Фиг. 12 проиллюстрировано изображение дисплея, на котором представлено типовое трехмерное изображение ячейки тектонического блока.

[0018] На Фиг. 13A-13B проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 1300 для реализации шага 218 на Фиг. 2.

[0019] На Фиг. 14 проиллюстрировано схематическое изображение, на котором представлены две группы кэшированных массивов двух соответствующих слоев флюида, в зависимости от геологического массива, возвращенного на шаге 2024 на Фиг. 20.

[0020] На Фиг. 15 проиллюстрировано изображение дисплея, на котором представлено типовое трехмерное изображение ячейки слоя флюида.

[0021] На Фиг. 16 проиллюстрировано изображение дисплея, на котором представлено несколько групп кэшированных массивов соответствующих флюидонасыщенных пластов, возвращенных на шаге 2038 на Фиг. 20.

[0022] На Фиг. 17 проиллюстрировано другое изображение дисплея, на котором представлены несколько групп кэшированных массивов соответствующих флюидонасыщенных пластов, возвращенных на шаге 2038 на Фиг. 20.

[0023] На Фиг. 18 проиллюстрировано другое изображение дисплея, на котором представлены несколько групп кэшированных массивов соответствующих флюидонасыщенных пластов, возвращенных на шаге 2038 на Фиг. 20.

[0024] На Фиг. 19 проиллюстрировано другое изображение дисплея, на котором представлены несколько групп кэшированных массивов для соответствующих флюидонасыщенных пластов, возвращенных на шаге 2038 на Фиг. 20.

[0025] На Фиг. 20A-20D проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 2000 для реализации шага 224 на Фиг. 2.

[0026] На Фиг. 21A-21C проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 2100 для реализации шага 238 на Фиг. 2.

[0027] На Фиг. 22 проиллюстрирована Диаграмма Венна, на которой представлены различные комбинации из группы объединений, пересекающихся частично и полностью.

[0028] На Фиг. 23A-23B проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 2300 для реализации шага 240 на Фиг. 2.

[0029] На Фиг. 24 проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 2400 для реализации шага 244 на Фиг. 2.

[0030] На Фиг. 25 проиллюстрирована структурная схема, на которой представлен один из вариантов компьютерной системы для реализации данного изобретения.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНЫХ ВАРИАНТОВ РЕАЛИЗАЦИИ

[0031] Данное изобретение в целом относится к системам и способам формирования моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек путем выполнения стандартной геологической адаптации текущих данных для их преобразования в распознаваемые геологические структуры такие как, например, поверхность с координатной сеткой.

[0032] В одном из вариантов реализации данное изобретение включает способ формирования моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек, включающий: i) отображение множества точек исходных данных на скопление узловых точек; ii) создание набора отсортированных скоплений точек с зоной покрытия, соответствующей границе, путем сортировки точек в скоплении узловых точек, в соответствии с расстоянием каждой из множества точек исходных данных от начала координат; iii) создание нового скопления точек путем уменьшения зоны покрытия набора отсортированных скоплений точек; и iv) создание модели геологической структуры путем нанесения на координатную сетку точек в новом скоплении точек с использованием процессора вычислительной машины.

[0033] В одном из вариантов реализации данное изобретение включает материальное энергонезависимое устройство, содержащее команды, выполняемые компьютером, для формирования моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек, причем команды выполняются, чтобы осуществить: i) отображение множества точек исходных данных на скопление узловых точек; ii) создание набора отсортированных скоплений точек с зоной покрытия, соответствующей границе, путем сортировки точек в скоплении узловых точек, в соответствии с расстоянием каждой из множества точек исходных данных от начала координат; iii) создание нового скопления точек путем уменьшения зоны покрытия набора отсортированных скоплений точек; и iv) создание модели геологической структуры путем нанесения на координатную сетку точек в новом скоплении точек.

[0034] В еще одном варианте реализации данное изобретение включает материальное энергонезависимое устройство, содержащее команды, выполняемые компьютером, для формирования моделей распознаваемых геологических структур на основании набора узловых точек, причем команды выполняются, чтобы осуществить: i) отображение множества точек исходных данных на скопление узловых точек; ii) создание набора отсортированных скоплений точек с зоной покрытия путем сортировки точек в скопление узловых точек в соответствии с расстоянием каждой из множества точек исходных данных от начала координат; iii) создание нового скопления точек путем уменьшения зоны покрытия набора отсортированных скоплений точек; iv) создание модели геологической структуры путем нанесения на координатную сетку точек в новом скоплении точек.

[0035] Несмотря на то, что объект данного изобретения описан подробно, следует понимать, что само описание не является ограничивающим для объема изобретения. Поэтому объект данного изобретения может быть реализован также с помощью других способов, с целью включить различные шаги или комбинации шагов, подобных описанным в данном документе, в сочетании с другими настоящими или будущими технологиями. Кроме того, хотя термин “шаг” может использоваться в данном документе для описания различных элементов используемых способов, термин не следует толковать как означающий конкретный порядок среди или между различными шагами, описанными в данной заявке, если иным образом описание явно не ограничено в определенном порядке. Хотя данное изобретение относится к нефтегазовой отрасли, оно не ограничено данной областью техники и может применяться в других отраслях промышленности для достижения подобных результатов.

ОПИСАНИЕ СПОСОБА

[0036] В данном описании изобретения рассматривается группировка ячеек на основании геологических свойств, моделирующих не только объекты геологической структуры, но также и закрытые пространства (ячейки) между ними. С помощью группировки ячеек на основании геологических свойств ячейки автоматически, без взаимодействия с пользователем, группируются в разные категории. После того, как ячейки автоматически определены, они сразу объединяются в следующие группы: стратиграфические слои, тектонические блоки, слои флюида и геологического массива. Слои флюида уникальны тем, что они имеют логический тип слоя флюида и содействуют блокированию флюидного потока поперек разломов, поверхностей и/или флюидных контактов. Кроме того, путем слияния или пересечения других ячеек могут быть сформированы результирующие пласты. Инструменты фильтра помогают идентифицировать представляющую интерес ячейку(и). Группировка ячеек на основании геологических свойств позволяет усовершенствовать базовый метод ячеек. Данный метод представляет собой когерентные комбинации замкнутых пространств, которые автоматически обнаруживаются и обновляются при изменении граничных объектов. Это значительно облегчает моделирование сложных структур, а также служит основой для высокоточного анализа свойств и волюметрического анализа.

[0037] В данном изобретении реализованы функциональные возможности, благодаря которым обеспечивается выполнение сложных геологических процессов, таких как изоляция интрузии, непрерывный стратиграфический слой и обнаружение тектонического блока, усовершенствованная интерпретация флюидного контакта с комплексным обнаружением слоя флюида, формирование и управление заданным результирующим пластом, а также инструменты фильтра для выбора пласта. Данное изобретение также включает динамическую и циклическую обновляемость для оптимизации производительности и позволяет сделать инструменты более удобными. При этом, практически в масштабе реального времени формируются трехмерная замкнутая модель с, безусловно, более высокой точностью, чем в альтернативных вариантах: сотовом и подвыборки. Сразу после того, как ячейки автоматически определены, они сразу объединяются в следующие группы: стратиграфические слои, тектонические блоки, слои флюида и геологического массива. Процессор для группировки на основании геологических свойств отслеживает каждый объект структуры посредством установления связи его замкнутых сегментов как с отдельными участками. Поэтому каждая ячейка может быть собрана из полного или частичного набора ее участков. Это позволяет собирать различные типы группировок на основании геологических свойств из разных наборов участков, так чтобы можно было удалить из окончательного варианта ячейки внутренние швы (внутренние границы) или незамкнутые границы. Это также позволяет автоматически объединять или разделять ячейки в перекрывающихся областях. Таким образом, метод группировки на основании геологических свойств позволяет автоматически оперативно собирать все участки в отдельные геологические блоки.

[0038] На Фиг. 2A-2B проиллюстрирована блок-схема, на которой представлен один из вариантов способа 200 для реализации данного изобретения.

[0039] На шаге 202 текущие данные, содержащие множество точек исходных данных в глобальной системе координат с заранее заданными блоками, загружаются из базы данных в обычный механизм для 3D-моделирования, работающий в системе с заранее заданными блоками.

[0040] На шаге 204 с помощью способа 200 определяется, содержат ли текущие данные, загруженные на шаге 202, нестандартные данные. Если текущие данные не содержат нестандартных данных, способ 200 переходит к шагу 208. В других случаях способ 200 переходит к шагу 206.

[0041] На шаге 206 выполняется общая геологическая адаптация текущих данных, начиная с шага 202 с целью преобразования текущих данных в распознаваемую геологическую структуру, такую как, например, поверхность с координатной сеткой. Один из вариантов реализации способа для выполнения данного шага более подробно описывается со ссылкой на Фиг. 3.

[0042] На шаге 208 выполняется замыкание с помощью модели, основанной на исследуемом объеме (VOI), с использованием текущих данных из шага 202 или геологической структуры из шага 206 для экстраполяции текущих данных или геологической структуры для формирования кэшированного массива, в зависимости от VOI. Таким образом, могут использоваться произвольные размеры модели. Каждое кэшированный массив содержит верхний участок, боковой участок и нижний участок (каждый из которых может сопоставляться с поверхностью, разломом или флюидным контактом), центр масс и объем. Один из вариантов реализации способа для выполнения данного шага более подробно описывается со ссылкой на Фиг. 4A-4B.

[0043] На шаге 210 с помощью способа 200 определяется, имеются ли геологические массивы в кэшированных массивах на шаге 208. Если геологические массивы отсутствуют, способ 200 переходит к шагу 214. В других случаях способ 200 переходит к шагу 212.

[0044] На шаге 212 выполняется интрузионный анализ кэшированных массивов из шага 208 для изоляции и выбора интрузивных массивов. Один из вариантов реализации способа для выполнения данного шага более подробно описывается со ссылкой на Фиг. 7.

[0045] На шаге 214 выполняется стратиграфический анализ кэшированных массивов из шага 208 или шага 212с целью выбора стратиграфических слоев из кэшированных массивов. Один из вариантов реализации способа для выполнения данного шага более подробно описывается со ссылкой на Фиг. 10A-10B.

[0046] На шаге 216 с помощью способа 200 определяется, имеются ли разломы среди кэшированных массивов на шаге 214. Если разломы отсутствуют, способ 200 переходит к шагу 220. В других случаях способ 200 переходит к шагу 218.

[0047] На шаге 218 выполняется анализ тектонических блоков, кэшированных массивов из шага 208 с целью выбора тектонических блоков, из кэшированных массивов. Один из вариантов реализации способа для выполнения данного шага более подробно описывается со ссылкой на Фиг. 13A-13B.

[0048] На шаге 220 с помощью способа 200 определяется, имеются ли флюиды среди кэшированных массивов на шаге 214 или 218. Если флюиды отсутствуют, способ 200 переходит к шагу 238. В других случаях способ 200 переходит к шагу 224.

[0049] На шаге 224 выполняется анализ насыщения флюидом группы кэшированных массивов из шага 214 и/или шага 218 с использованием способов усовершенствованного анализа насыщения флюидом для выбора флюидонасыщенных пластов из геологической структуры, представленной группой кэшированных массивов. Один из вариантов реализации способа для выполнения данного шага более подробно описывается со ссылкой на Фиг. 20A-20D.

[0050] На шаге 238 выполняется определение соответствия свойств группы кэшированных массивов из шага 214, шага 218 и/или шага 224 с целью преобразования каждого кэшированного массива в соответствующую ячейку, представленную в виде триангуляционной сетки ограничивающих кэшированных массивов с такими свойствами, как цвет и литология. Один из вариантов реализации способа для выполнения данного шага более подробно описывается со ссылкой на Фиг. 21A-21C.

[0051] На шаге 240 выполняется формирование результирующего пласта на основании каждой ячейки из шага 238 с целью формирования одной или более комбинированных ячеек. Это позволяет использовать способы пересечения и объединения множеств с целью выравнивания вершин других ячеек, что позволяет автоматически генерировать комбинированные ячейки. Один из вариантов реализации способа для выполнения данного шага более подробно описывается со ссылкой на Фиг. 23A-23B.

[0052] На шаге 242 могут отображаться ячейки из шага 238 и/или комбинированные ячейки из шага 240. На Фиг. 6, 9, 12 и 15 проиллюстрирован ряд типовых дисплеев, на которых могут отображаться различные ячейки. На Фиг. 6 проиллюстрировано изображение дисплея 600, на котором отображается типовое трехмерное изображение геологического массива объемной ячейки. На Фиг. 9 проиллюстрировано изображение дисплея 900, на котором отображается типовое трехмерное изображение ячейки стратиграфического слоя. На Фиг. 12 проиллюстрировано изображение дисплея 1200, на котором отображается типовое трехмерное изображение ячейки тектонического блока. На Фиг. 15 проиллюстрировано изображение дисплея 1500, на котором отображается типовое трехмерное изображение ячейки слоя флюида.

[0053] На шаге 244 выполняется одно или более динамических взаимодействий с текущими данными, загруженными на шаге 202, причем заранее заданная полигональная AOI (область интереса) и заранее заданные минимальные/максимальные глубины из модели замыкания, основанной на VOI (исследуемом объеме), выполненной на шаге 208, и/или метке межфлюидного контакта и состоянии замыкания из анализа насыщения флюидом, выполняемого на шаге 224 с целью динамического обновления ячеек из шага 238 и/или комбинированных ячеек из шага 240. Один из вариантов реализации способа для выполнения данного шага более подробно описывается со ссылкой на Фиг. 24.

ОБЩАЯ ГЕОЛОГИЧЕСКАЯ АДАПТАЦИЯ

[0054] На Фиг. 3 проиллюстрирована блок-схема одного из вариантов реализации способа 300 для реализации шага 206 на Фиг. 2. С помощью способа 300 выполняется общая геологическая адаптация текущих данных, начиная с шага 202 с целью преобразования текущих данных в распознаваемую геологическую структуру, такую как, например, поверхность с координатной сеткой. В сочетании с анализом насыщения флюидом из шага 224, пласты, насыщенные нефтью и газом, могут быть интерпретированы с более высокой степенью точности. В сочетании с анализом насыщения флюидом из шага 224 и формированием результирующего пласта из шага 240 могут оцениваться различия между методами измерения, случаи минимума и максимума или изменение уровня флюида во времени. Как правило, межфлюидные контакты могут быть представлены как плоская или заранее заданная сетка. Тем не менее, с помощью способа 300 возможно преобразование с помощью механизма для 3D-моделирования исходных текущих данных, таких как, например, оцифрованные вручную по линии в межфлюидные контакты как один пример узнаваемых геологических структур.

[0055] На шаге 302 текущее множество точек исходных данных, загруженное на шаге 202, отображается на скопление узловых точек в системе координат текущего множества точек исходных данных с использованием механизма для 3D-моделирования, а также широко известных в данной области техники методов. Таким образом, набор узловых точек отображается на скопление узловых точек.

[0056] На шаге 304 формируется набор отсортированных скоплений точек с зоной покрытия, соответствующей границе, путем сортировки точек в скопление узловых точек из шага 302, в зависимости от расстояния каждой точки из текущего множества точек от начала координат, сначала по длине z-вектора по оси z, а затем по длине x-y вектора по осям x и y с использованием широко известных в данной области техники методов.

[0057] На шаге 308 формируется новое скопление точек путем уменьшения зоны покрытия набора отсортированных скоплений точек, созданного на шаге 304 с использованием механизма для 3D-моделирования, а также широко известных в данной области техники методов.

[0058] На шаге 310 единичные элементы точек в новом скоплении точек из шага 308 преобразуются в заранее заданные единичные элементы, используемые системой, в которой функционирует механизм для 3D-моделирования с использованием широко известных в данной области техники методов.

[0059] На шаге 312 формируется распознаваемая геологическая структура, такая как, например, поверхность с координатной сеткой, с помощью нанесения на координатную сетку точек в преобразованном новом скоплении точек из шага 310 с использованием механизма для 3D-моделирования, а также широко известных в данной области техники методов. Каждая геологическая структура возвращается к шагу 206 на Фиг. 2.

ЗАМЫКАНИЕ С ПОМОЩЬЮ МОДЕЛИ, ОСНОВАННОЙ НА VOI

[0060] На Фиг. 4A-4B проиллюстрирована блок-схема одного из вариантов реализации способа 400 для реализации шага 208 на Фиг. 2. С помощью способа 400 выполняется замыкание модели, основанной на исследуемом объеме (VOI), с использованием текущих данных из шага 202 или геологической структуры из шага 206 для экстраполяции текущих данных или геологической структуры с целью формирования кэшированного массива, в зависимости от VOI. Таким образом, могут использоваться произвольное размеры модели, отличающиеся от размеров структурного каркаса. Таким образом, модель может использоваться для ограничения формирования ячейки до требуемой ловушки, при работе в ловушке в пределах большого бассейна. С помощью способа 400 обеспечивается увеличение производительности, а также различные уровни разрешения. Кроме того, модель, сформированная с помощью способа 400, также может быть вытянута вертикально, что позволяет достичь более глубоких оценок. Как правило, формирование модели осуществляется на основе размеров полых оболочек всех поверхностей и значения внутреннего заполнения. При этом в способе 400 используется широко известный способ для ограничений замкнутой модели с целью точного определения полного исследуемого объема или автоматического вычисления более точного значения, выбираемого по умолчанию, для неопределенной информации.

[0061] На шаге 402 с помощью способа 400 определяется, задана ли полигональная область интереса (AOI). Если полигональная AOI (область интереса) задана, способ 400 переходит к шагу 406. В других случаях способ 400 переходит к шагу 404.

[0062] На шаге 404 из полых поверхностей определяется полигональная AOI (область интереса) с использованием широко известных в данной области техники методов.

[0063] На шаге 406 в механизме для 3D-моделирования выбирается полигональная AOI (область интереса) с использованием заранее заданной полигональной AOI (области интереса) или полигональной AOI (области интереса), определенной на шаге 404.

[0064] На шаге 408 с помощью способа 400 определяется, имеются ли заранее заданные минимальные/максимальные глубины поверхностей и/или разломов. Если минимальные/максимальные глубины поверхностей и или разломов заданы способ 400 переходит к шагу 412. В других случаях способ 400 переходит к шагу 410.

[0065] На шаге 410 обнаруживаются минимальные/максимальные глубины поверхностей/разломов. Минимальные/максимальные глубины обнаруживаются путем прямого накопления моделируемой поверхности и размеров разломов. Смоделированные объекты циклически опрашиваются, при этом сохраняются минимальные/максимальные глубины. Таким образом, самые верхние и самые нижние ячейки будут замкнуты должным образом.

[0066] На шаге 412 в механизме для 3D-моделирования выбираются минимальные/максимальные глубины поверхностей/разломов с использованием заранее заданных минимальных/максимальных глубин поверхностей/разломов или минимальных/максимальных глубин поверхностей и/или разломов, обнаруженных в шаге 410.

[0067] На шаге 414 из механизма для 3D-моделирования извлекаются участки топологии с использованием полигональной AOI (области интереса), выбранной в шаге 406, минимальных/максимальных глубин, выбранных в шаге 412, а также широко известных в данной области техники методов. Каждый участок топологии представляет собой участок триангуляционной сетки.

[0068] На шаге 416 участки топологии, извлеченные на шаге 414, экстраполируются или урезаются с использованием текущих данных из шага 202 или геологической структуры из шага 206, а также широко известных в данной области техники методов. Если участок меньше полигональной AOI (области интереса), выполняется обычная экстраполяция с нулевым углом падения. При этом, в данном шаге средний угол падения используется вблизи точки экстраполяции, обеспечивая результат с большей последовательностью при согласном залегании. В тех случаях, когда участок меньше, триангуляционная сетка может быть урезана до полигональной AOI (области интереса) с использованием широко известных в данной области техники методов.

[0069] На шаге 418 экстраполированные или урезанные участки из шага 416 замыкаются и очищаются с помощью широко известных в данной области техники методов. Таким образом, каждый экстраполированный или урезанный участок замыкается на уровне других экстраполированных или урезанных участков, при этом перекрытие уменьшается до ограничивающего контура.

[0070] На шаге 420 каждый замкнутый участок из шага 418 кэшируется массивом. Иными словами, каждый замкнутый участок группируется как твердое тело с экстраполированными или урезанными участками из шага 416. Каждый кэшированный массив содержит верхний участок, центр масс и объем. Каждый участок содержит символическую обратную ссылку на структуру, ограничивающую топологию, посредством которой структура может запрашивать участок. Структура также позволяет осуществлять навигацию по запросу структуры верхней, боковой или нижней поверхности, т. е. определять какой массив находится ниже. Каждый кэшированный массив возвращается к шагу 208 на Фиг. 2.

ИНТРУЗИОННЫЙ АНАЛИЗ

[0071] На Фиг. 7 проиллюстрирована блок-схема одного из вариантов реализации способа 700 для реализации шага 212 на Фиг. 2. В способе 700 выполняется интрузионный анализ кэшированных массивов из шага 208 с целью замыкания и выбора интрузивных массивов (т.е. геологических массивов). Геологические массивы являются объектами данных, используемыми для представления нетипичных сложных геометрических тел, таких как соляные массивы. Геологические массивы разделяются как группа ячеек, называемых объемы геологических массивов, которые автоматически вычитаются из объемных расчетов стратиграфических слоев, тектонических блоков, и слоев флюида, поскольку они обычно отображают различные свойства окружающих пород. Способ 700 может выполняться непосредственно после кэширования массивом каждого замкнутого участка в шаге 208. Не требуется никакого дополнительного доступа к процессору топологии, начиная с данного шага и далее. В обычных приложениях все интрузии соединяются комбинациями стратиграфических слоев, требующих ручного разъединения и повторного соединения. При этом с помощью способа 700 автоматически извлекаются и группируются интрузии без прослоев.

[0072] На шаге 704 каждый кэшированный массив из шага 208 сканируется на наличие изолированных геологических массивов. Таким образом, для объектов, содержащих интрузию (геологический массив), будут запрашиваться массивы и будет определяться каждый массив, содержащий только интрузию. Поскольку геологический массив представляет собой интрузию, он изначально не будет иметь швов от других структур. При этом может оставаться еще несколько участков и внутренних швов от той же интрузии или других интрузий. На Фиг. 5 проиллюстрировано схематическое изображение 500, на котором представлена интрузия геологического массива 502.

[0073] На шаге 706 совпадающие участки группируются вместе в промежуточный объект для кэшированных массивов из шага 208, который содержит интрузию, идентифицированную в шаге 704.

[0074] На шаге 708 общие внутренние участки удаляются из каждой группы совпадающих участков из шага 706. Все общие внутренние участки (например, повторяющиеся или общие, но не по внешнему краю) удаляются из группы совпадающих участков с использованием широко известных в данной области техники методов.

[0075] На шаге 710 каждая группа совпадающих участков, оставшихся после шага 708, кэшируется как отдельная группа.

[0076] На шаге 712 изолированные геологические массивы, сканированные в шаге 704, удаляются из каждой группы совпадающих участков в шаге 710. Поскольку интрузия не является частью окружающей стратиграфии, замкнутые геологические массивы удаляются из каждой группы совпадающих участков. Это гарантирует, что к данным массивам не будет применяться никакой другой геологический анализ.

[0077] На шаге 714 формируется ячейка посредством установления связи каждой группы совпадающих участков из шага 712 с соответствующей ячейкой, которая кэшируется как соответствующий массив. Каждая ячейка содержит центр масс и объем. Каждый кэшированный массив возвращается к шагу 212 на Фиг. 2.

СТРАТИГРАФИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

[0078] На Фиг. 10A-10B проиллюстрирована блок-схема одного из вариантов реализации способа 1000 для реализации шага 214 на Фиг. 2. С помощью способа 1000 выполняется стратиграфический анализ кэшированных массивов из шага 208 или шага 212 для выбора стратиграфических слоев из кэшированных массивов. В случае поверхностей с различными размерами области границы, ячейки экстраполируются до размеров наибольшей поверхности. Стратиграфический слой всегда создается над самой верхней поверхностью и ниже самой нижней поверхности, которые представляют собой произвольные расширения в неизвестных слоях породы. Стратиграфические слои автоматически подстраиваются под изменения исходных данных поверхности (например, горизонтов, пиков) и изменений для модели каркаса (например, поверхности AOI (области интереса), способов и т. д.). В обычных приложениях все стратиграфические слои соединяются швами нескольких массивов, отсортированных по названиям всех границ каркаса, и автоматически группируются в системы, которые создают трудности для распознавания. При этом с помощью способа 1000 автоматически извлекаются стратиграфические слои и группируются без прослоев или интрузий для упрощения идентификации.

[0079] На шаге 1002 загружается каждый кэшированный массив из шага 208 или шага 212. Таким образом, каждый кэшированный массив содержит верхний участок, центр масс и объем.

[0080] На шаге 1004 каждому соответствующему одному из кэшированных массивов, загруженных в шаге 1002, назначается метка поверхности. Каждая метка поверхности обозначается или выбирается как пустая.

[0081] На шаге 1006 выбирается метка поверхности из шага 1004, которая назначается одному из кэшированных массивов, загруженных в 1002, с верхним участком, являющимся поверхностью.

[0082] На шаге 1012, метка поверхности, выбранная в шаге 1006, преобразуется из пустой в верхнюю поверхность, представляющую массив, помеченный как верхняя поверхность.

[0083] На шаге 1014 выбирается один из кэшированных массивов, загруженных в шаге 1002, которое находится ниже массива, помеченного как верхняя поверхность из шага 1012.

[0084] На шаге 1016 идентифицируется кэшированный массив, выбранный в шаге 1014, для определения, является ли кэшированный массив продолжением кэшированного массива помеченного как верхняя поверхность из шага 1012.

[0085] На шаге 1018 с помощью способа 1000 определяется, имеются ли массивы в кэшированных массивах, загруженных в шаге 1002, которые находятся ниже массива помеченного как верхняя поверхность из шага 1012. Если имеются массивы в кэшированных массивах, загруженных в шаге 1002, находящиеся ниже массива помеченного как верхняя поверхность из шага 1012, способ 1000 возвращается к шагу 1014. В других случаях способ 1000 переходит к шагу 1020.

[0086] На шаге 1020 с помощью способа 1000 определяется, остались ли метки поверхности из шага 1004, назначенные одному из кэшированных массивов, загруженных в шаге 1002, с верхним участком, являющимся поверхностью и метка поверхности, которая не была преобразована из пустой в верхнюю поверхность, представляющая массив, помеченный как верхняя поверхность. Если имеются метки поверхности из шага 1004, назначенные одному из кэшированных массивов, загруженных в шаге 1002, с верхним участком, являющимся поверхностью и метка поверхности, которая не была переведена из пустой в верхнюю поверхность, представляющая массив, помеченный как верхняя поверхность, способ 1000 возвращается к шагу 1006. В других случаях способ 1000 переходит к шагу 1022.

[0087] На шаге 1022 каждый массив, помеченный как верхняя поверхность из шага 1012 и каждый соответствующий массив, идентифицированный в шаге 1016 как продолжение массива помеченного как верхняя поверхность из шага 1012, выделяются в группу кэшированных массивов. Группа кэшированных массивов возвращается к шагу 214 на Фиг. 2. На Фиг. 8 проиллюстрировано схематическое изображение 800, на котором представлена группа кэшированных массивов для стратиграфического слоя 802 относительно геологического массива 502 на Фиг. 5.

АНАЛИЗ ТЕКТОНИЧЕСКИХ БЛОКОВ,

[0088] На Фиг. 13 проиллюстрирована блок-схема одного из вариантов реализации способа 1300 для реализации шага 218 на Фиг. 2. С помощью способа 1300 выполняется анализ тектонических блоков, над кэшированными массивами из шага 208 или шага 212 для выбора тектонических блоков, из кэшированных массивов. Поверхности во многих моделях могут значительно превышать разломы. Разломы могут экстраполироваться с использованием сети разломов, а также может быть задан наименьший полигон интересующего атрибута с целью обеспечения достаточного для твердой модели замыкания разломов с целью адекватного обнаружения тектонических блоков. Тектонические блоки автоматически подстраиваются под изменения исходных данных разломов (например, сейсмических разломов, пиков разломов) и изменения для модели каркаса (например, сеть разломов, замыкания разломов). В обычных приложениях тектонические блоки не могут быть сформированы из-за ограничений, которые устранены посредством модели замыкания, основанной на исследуемом объеме. При этом с помощью способа 1300 возможно автоматическое извлечение и группировка тектонических блоков, без прослоек. Разломы могут быть структурно замкнутыми и полностью замыкают 3D-пространство в пределах двух поверхностей с целью выбора. Полученный набор отдельных ячеек становится тектоническим блоком. С целью объемных расчетов объемы геологических массивов, находящиеся рядом с тектоническими блоками, удаляются.

[0089] На шаге 1302 загружается кэшированный массив из шага 208 или шага 212. Таким образом, каждый кэшированный массив содержит боковой участок, центр масс и объем.

[0090] На шаге 1304 каждому соответствующему одному из кэшированных массивов, загруженных в шаге 1302, присваивается метка разлома. Каждая метка разлома назначается или выбирается пустым.

[0091] На шаге 1306 выбирается метка разлома из шага 1304, которая назначается одному из кэшированных массивов, загруженных в 1302, с верхним участком, который является разломом.

[0092] На шаге 1312 метка разлома, выбранная в шаге 1306, переводится из пустой в разлом, представляющий массив, помеченный как разлом.

[0093] На шаге 1314 выбирается одно из кэшированных массивов, загруженных в шаге 1302, находящееся ниже массива, помеченного как разлом из шага 1312.

[0094] На шаге 1316 идентифицируется кэшированный массив, выбранный в шаге 1314, для определения, является ли кэшированный массив продолжением массива, помеченного как разлом из шага 1312.

[0095] На шаге 1318 с помощью способа 1300 определяется, имеются ли массивы в кэшированных массивах, загруженных в шаге 1302, которые находятся ниже массива с меткой разлома из шага 1312. Если имеются массивы в кэшированных массивах, загруженных в шаге 1302, находящиеся ниже массива, помеченного как разлом из шага 1312, способ 1300 возвращается к шагу 1314. В других случаях способ 1300 переходит к шагу 1320.

[0096] На шаге 1320 с помощью способа 1300 определяется, остались ли метки разлома из шага 1304, назначенные одному из кэшированных массивов, загруженных в шаге 1302, с верхним участком, являющимся разломом и метка разлома, которая не была переведена из пустой в разлом, представляющий массив, помеченный как разлом. Если имеются метки разлома из шага 1304, назначенные одному из кэшированных массивов, загруженных в шаге 1302, с верхним участком, являющимся поверхностью и меткой разлома, которая не была переведена из пустой в разлом, представляющий массив, помеченный как разлом, способ 1300 возвращается к шагу 1306. В других случаях способ 1300 переходит к шагу 1322.

[0097] На шаге 1322 каждый массив, помеченный как разлом, из шага 1312 и каждый соответствующий массив, идентифицированный в шаге 1316 как продолжение массива, помеченного как разлом, из шага 1312 разъединяются в группу кэшированных массивов. Группа кэшированных массивов возвращается к шагу 218 на Фиг. 2. На Фиг. 11 проиллюстрировано схематическое изображение 1100, на котором представлены три группы кэшированных массивов для трех соответствующих тектонических блоков 1104, 1106, и 1008 относительно геологического массива 502 на Фиг. 5.

АНАЛИЗ НАСЫЩЕНИЯ ФЛЮИДОМ

[0098] На Фиг. 20A-20D проиллюстрирована блок-схема одного из вариантов реализации способа 2000 для реализации шага 224 на Фиг. 2. С помощью способа 2000 выполняется анализ насыщения флюидом группы кэшированных массивов из шага 214 и/или шага 218 с использованием усовершенствованных способов анализа насыщения флюидом для выбора флюидонасыщенных пластов из геологической структуры, представленной кэшированными массивами. Слои флюида создаются между межфлюидными контактами и другими межфлюидными контактами или поверхностями структуры. Слои флюида являются характерными типами ячеек, которые определяются свойствами флюида, такими как нефть, газ, вода или обобщенный тип флюид. Также они могут подразделяться по замыканию разломов. В обычных приложениях ячейки флюида по отдельности группируются вручную, путем их преобразования в видимые элементы, а затем перетаскиваются в новую группировку. Таким образом, создается громоздкая, соединенная швами группировка без свойств флюида, использование которой затруднено. При этом с помощью способа 2000 возможно автоматическое обнаружение и группировка слоев флюида по типу флюида.

[0099] На шаге 2004 загружается группа кэшированных массивов из шага 214 и/или шага 218. Таким образом, каждый кэшированный массив в любой группе содержит верхний участок, центр масс и объем.

[00100] На шаге 2008 удаляются повторяющиеся кэшированные массивы из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2004.

[00101] На шаге 2010 каждому соответствующему одному из кэшированных массивов, оставшихся после шага 2008, присваивается метка межфлюидного контакта. Каждая метка межфлюидного контакта обозначается или выбирается как пустая.

[00102] На шаге 2012 выбирается метка межфлюидного контакта из шага 2010, назначенная одному из кэшированных массивов, оставшихся после шага 2008, с верхним участком, который является межфлюидным контактом.

[00103] На шаге 2014 метка межфлюидного контакта, выбранная в шаге 2012, переводится из пустой в межфлюидный контакт, представляющий массив, помеченный как главный межфлюидный контакт.

[00104] На шаге 2016 выбирается одно из кэшированных массивов, оставшихся после шага 2008, находящееся в том же тектоническом блоке или стратиграфическом слое, что и массив, помеченный как главный межфлюидный контакт из шага 2014.

[00105] На шаге 2018 идентифицируется кэшированный массив, выбранное в шаге 2016, для определения, является ли кэшированный массив продолжением кэшированного массива, помеченного как главный межфлюидный контакт из шага 2014.

[00106] На шаге 2020 с помощью способа 2000 определяется, имеются ли массивы в кэшированных массивах, оставшихся после шага 2008, находящиеся в том же тектоническом блоке или стратиграфическом слое, что и массив, помеченный как главный межфлюидный контакт из шага 2014. Если в кэшированных массивах имеются массивы, оставшиеся после шага 2008, находящиеся в том же тектоническом блоке или стратиграфическом слое что и массив, помеченный как главный межфлюидный контакт из шага 2014, способ 2000 возвращается к шагу 2016. В других случаях способ 2000 переходит к шагу 2022.

[00107] На шаге 2022 с помощью способа 2000 определяется, остались ли метки межфлюидного контакта из шага 2010, назначенные одному из кэшированных массивов, оставшихся после шага 2008, с верхним участком, являющимся межфлюидным контактом, и метка межфлюидного контакта, которая не была переведена из пустой в межфлюидный контакт, представляющий массив, помеченный как главный межфлюидный контакт. Если имеются метки межфлюидного контакта из шага 2010, назначенные одному из массивов, оставшихся после шага 2008, с верхним участком, являющимся межфлюидным контактом, и метка межфлюидного контакта, которая не была переведена из пустой в межфлюидный контакт, представляющий массив, помеченный как главный межфлюидный контакт, способ 2000 возвращается к шагу 2012. В других случаях способ 2000 переходит к шагу 2024.

[00108] На шаге 2024 каждый массив, помеченный как главный межфлюидный контакт из шага 2014, и каждый соответствующий массив, идентифицированный в шаге 2018 как продолжение массива, помеченного как главный межфлюидный контакт из шага 2014, разъединяются в группу кэшированных массивов. На Фиг. 14 проиллюстрировано схематическое изображение 1400, на котором представлены две группы кэшированных массивов для соответствующих слоев флюида 1404 и 1406 относительно геологического массива 502 на Фиг. 5.

[00109] На шаге 2026 каждому соответствующему одному из массивов в группе кэшированных массивов из шага 2024 назначается метка пласта. Каждая метка пласта обозначается или выбирается как пустая.

[00110] На шаге 2028 выбирается метка пласта из шага 2026, назначенная одному из массивов в группе кэшированных массивов из шага 2024.

[00111] На шаге 2030 метка пласта, выбранная в шаге 2028, переводится из пустой в тип флюида, в зависимости от метки межфлюидного контакта из шага 2010 и уникального идентификатора (например, нефть 17), представляющего помеченный массив флюидного пласта.

[00112] На шаге 2032 выбирается массив из группы кэшированных массивов из шага 2024, имеющее такой же межфлюидный контакт, что и помеченный массив флюидного пласта из шага 2030.

[00113] На шаге 2034 с помощью способа 2000 определяется, имеется ли общий участок между массивом, которому назначена метка пласта, выбранная в шаге 2028 и массивом, выбранным в шаге 2032, замкнутым на уровне флюидного потока с использованием интерфейса пользователя и/или видеоинтерфейса, описанного со ссылкой на Фиг. 25. Если отсутствует общий участок между массивом, которому назначена метка пласта, выбранная в шаге 2028, и массивом, выбранным в шаге 2032, замкнутым на уровне флюидного потока, способ 2000 возвращается к шагу 2032. В других случаях способ 2000 переходит к шагу 2035.

[00114] На шаге 2035 идентифицируется массив, выбранный в шаге 2032, для определения, является ли массив продолжением помеченного массива флюидного пласта из шага 2030.

[00115] На шаге 2036 с помощью способа 2000 определяется, остались ли метки пласта из шага 2026, назначенные одному из массивов в группе кэшированных массивов из шага 2024, которые не были преобразованы из пустого в тип флюида, и уникальный идентификатор, представляющий помеченный массив флюидного пласта. Если в наличии имеется метки пласта из шага 2026, назначенные одному из массивов в группе кэшированных массивов из шага 2024, которые не были переведены из пустой в тип флюида, и уникальный идентификатор, представляющий помеченный массив флюидного пласта, способ 2000 возвращается к шагу 2028. В других случаях способ переходит к шагу 2038.

[00116] На шаге 2038 каждый помеченный массив флюидного пласта из шага 2030 и каждый соответствующий массив, идентифицированный в шаге 2035 как продолжение помеченного массива флюидного пласта из шага 2030, выделяются в группу кэшированных массивов. Группа кэшированных массивов возвращается к шагу 224 на Фиг. 2. На Фиг. 16-19 проиллюстрированы различные типовые дисплеи 1600, 1700, 1800 и 1900, на которых представлены несколько групп кэшированных массивов для соответствующих флюидонасыщенных пластов с различными состояниями замыкания.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СООТВЕТСТВИЯ СВОЙСТВ

[00117] На Фиг. 21A-21С проиллюстрирована блок-схема одного из вариантов реализации способа 2100 для реализации шага 238 на Фиг. 2. С помощью способа 2100 выполняется определение соответствия свойств группы кэшированных массивов из шага 214, шага 218 и/или шага 224 с целью преобразования каждого кэшированного массива в соответствующую ячейку, представленную триангуляционной сеткой ограничивающего кэшированного массива, с такими свойствами, как цвет и литология. Это облегчает обнаружение конкретных ячеек, если имеется большое количество ячеек. Могут выбираться один или несколько граничных объектов, таких как поверхности, разломы, межфлюидные контакты и геологические массивы, причем идентифицируются все ячейки, разделенные этими объектами как границами. Выбор вариантов для выбора означает, что может совпадать любая из выбранных границ. Так как все ячейки представляют собой комбинацию участков из структуры каркаса, любую ячейку можно быстро просканировать для поиска общих структурных границ. Благодаря этому обеспечивается почти мгновенный метод фильтрации даже для сложных каркасов с тысячами ячеек. В обычных приложениях все ячейки генерируются со случайным цветом и названием, представляющими собой строку объединения всех структурных границ, окружающих ячейку, которые могут изменяться при каждом построении модели или загрузке нового сеанса. С помощью способа 2100 обеспечивается возможность задавать пользовательские названия и свойства, такие как цвет или литология, а также предусматривается, что ячейки возвращаются с теми же свойствами при каждой загрузке модели для нового сеанса.

[00118] На шаге 2102 загружается группа кэшированных массивов из шага 214, шага 218 и/или шага 224.

[00119] На шаге 2103 с помощью способа 2100 определяется, имеется ли в наличии таблица свойств для различных ячеек. Если таблица свойств для различных ячеек отсутствует, способ 2100 переходит к шагу 2117. В других случаях способ 2100 переходит к шагу 2104.

[00120] На шаге 2104 загружается таблица свойств для различных ячеек. Таблица содержит указанные пользователем свойства, такие как цвет, название или литология, а также характерные свойства для каждой ячейки, такие как участки, центр масс и объем. На Фиг. 1 проиллюстрирован графический пользовательский интерфейс 100, на котором в типовой таблице представлен ряд различных ячеек (стратиграфический слой, тектонический блок, слой флюида, комбинированная), свойства, определенные пользователем, и характерные свойства.

[00121] На шаге 2108 с помощью способа 2100 определяется, совпадает ли одно или более свойств в таблице из шага 2104со свойствами кэшированного массива из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102. Если одно или более свойств в таблице из шага 2104 не совпадает со свойствами кэшированного массива из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, способ 2100 переходит к шагу 2112. В других случаях способ 2100 переходит к шагу 2109. Соответствие определяется путем сравнения характерных свойств (например, участков, центра масс, объема) из таблицы и характерных свойств каждого кэшированного массива из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, с целью поиска одинаковых значений (т. е. точное соответствие).

[00122] На шаге 2109 одно или более свойств в таблице из шага 2104, которые совпадают (т.е. имеют идентичные характерные свойства) со свойствами соответствующего массива в группе кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, сопоставляются с соответствующим массивом.

[00123] На шаге 2110 с помощью способа 2100 определяется, остались ли кэшированные массивы из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, свойства которых не совпадают с одним или более свойств в таблице из шага 2104. Если имеются кэшированные массивы из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, свойства которых не совпадают с одним или более свойств в таблице из шага 2104, способ 2100 переходит к шагу 2112. В других случаях способ 2100 переходит к шагу 2118. Соответствие определяется путем сравнения характерных свойств (например, участков, центра масс, объема) из таблицы и характерных свойств каждого кэшированного массива из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, с целью поиска одинаковых значений (т.е. точное соответствие).

[00124] На шаге 2112 с помощью способа 2100 определяется, соотносится ли одно или более свойств в таблице из шага 2104 с оставшимся кэшированным массивом из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102. Если одно или более свойств в таблице из шага 2104 не соотносится с оставшимся кэшированным массивом из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, способ 2100 переходит к шагу 2116. В других случаях способ 2100 переходит к шагу 2113. Одно или более свойств в таблице из шага 2104 соотносится с соответствующим массивом из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, если характерные свойства (например, участки, центр масс и объем) в таблице и характерные свойства соответствующего кэшированного массива имеют соответствующие значения с заданной погрешностью.

[00125] На шаге 2113 одно или более свойств в таблице из шага 2104, связанных с соответствующим массивом в группе кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, сопоставляются с соответствующим массивом.

[00126] На шаге 2114 с помощью способа 2100 определяется, остались ли кэшированные массивы из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, которые не соотносятся с одним или более свойств в таблице из шага 2104. Если имеются кэшированные массивы из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, которые не соотносятся с одним или более свойств в таблице из шага 2104, способ переходит к шагу 2116. В других случаях способ 2100 переходит к шагу 2118.

[00127] На шаге 2116 формируются свойства по умолчанию в таблице из шага 2104 для оставшихся кэшированных массивов из группы кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102, которые не соотносятся с одним или более свойств в таблице из шага 2104. Способ 2100 затем переходит к шагу 2118.

[00128] На шаге 2117 создается таблица для различных ячеек со свойствами по умолчанию для каждого кэшированного массива в группе кэшированных массивов, загруженных в шаге 2102. Свойства по умолчанию содержат указанные пользователем свойства, такие как цвет, название или литология, а также характерные свойства, такие как участки, центр масс и объем для каждой ячейки.

[00129] На шаге 2118 формируется ячейка для каждой строки свойств в таблице из шага 2104 или шага 2117, отличающаяся тем, что каждая строка свойств соответствует одному или более непрерывным массивам. Каждая ячейка возвращается к шагу 238 на Фиг. 2.

ФОРМИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТИРУЮЩЕГО ПЛАСТА

[00130] На Фиг. 23A-23B проиллюстрирована блок-схема одного из вариантов реализации способа 2300 для реализации шага 240 на Фиг. 2. С помощью способа 2300 выполняется формирование результирующего пласта на основании каждой ячейки из шага 238 для формирования одной или более комбинированных ячеек. Так как каждая ячейка состоит из участков, эти участки могут быть оперативно заново собраны в новые ячейки. Благодаря анализу внутренней области ограничивающих участков связанные ячейки могут быть сгруппированы или замкнуты. После того, как новый набор замкнутых участков собран, внутренние швы удаляются. Конечным результатом является объединение или пересечение множества ячеек, образующих комбинированную ячейку. Все объемы и свойства будут иметь новые ограничивающие края. В обычных приложениях все ячейки замыкаются как отдельные массивы, которые собираются вручную в информативные геологические блоки. При этом с помощью способа 2300 автоматически формируется большинство стандартных геологических блоков. Данное автоматическое формирование обеспечивает преимущества, даже в тех ситуациях, когда подмножество или объединение этих блоков может быть более полезным.

[00131] На шаге 2302 загружается каждая ячейка из шага 238.

[00132] На шаге 2304 выбираются две или более ячеек, загруженных в шаге 2302.

[00133] На шаге 2306 выбирается тип комбинации из группы объединений, пересекающихся частично, пересекающихся полностью. Объединение является комбинацией всех выбранных ячеек. Частичное пересечение является комбинацией фрагментов каждой выбранной ячейки, пересекающейся с другой выбранной ячейкой. Полное пересечение является комбинацией только фрагмента каждой выбранной ячейки, пересекающейся с каждой из других выбранных ячеек. На Фиг. 22 проиллюстрирована Диаграмма Венна, на которой представлены различные комбинации из группы объединений (2202), пересекающихся частично (2204) и полностью (2206).

[00134] На шаге 2308 с помощью способа 2300 определяется, является ли тип комбинации, выбранный в шаге 2306, объединением, с использованием интерфейса пользователя и/или видео интерфейса, описанного со ссылкой на Фиг. 25. Если тип комбинации, выбранный в шаге 2306, не является объединением, способ 2300 переходит к шагу 2312. В других случаях способ 2300 переходит к шагу 2310.

[00135] На шаге 2310 ячейки, выбранные в шаге 2304, комбинируются в комбинированную ячейку, которая возвращается к шагу 240 на Фиг. 2.

[00136] На шаге 2312 с помощью способа 2300 определяется, является ли тип комбинации, выбранный в шаге 2306, частичным пересечением, с использованием интерфейса пользователя и/или видео интерфейса, описанного со ссылкой на Фиг. 25. Если тип комбинации, выбранный в шаге 2306, не является частичным пересечением, способ 2300 переходит к шагу 2316. В других случаях способ 2300 переходит к шагу 2314.

[00137] На шаге 2314 каждый фрагмент каждой ячейки, выбранной в шаге 2304, пересекающий другую ячейку, выбранную в шаге 2304, объединяется в комбинированную ячейку, которая возвращается к шагу 240 на Фиг. 2. В отличие от примера на Фиг. 22, в зависимости от положения выбранной ячейки, несколько пересечений могут быть не смежными.

[00138] На шаге 2316 только фрагмент каждой ячейки, выбранной в шаге 2304, пересекающий каждую из других ячеек, выбранных в шаге 2304, объединяется в комбинированную ячейку, которая возвращается к шагу 240 на Фиг. 2.

ДИНАМИЧЕСКИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

[00139] На Фиг. 24 проиллюстрирована блок-схема одного из вариантов реализации способа 2400 для реализации шага 244 на Фиг. 2. С помощью способа 2400 выполняется одно или более динамических взаимодействий с текущими данными, загруженными в шаге 202, заданной полигональной AOI (областью интереса) и заданными минимальными/максимальными глубинами из модели замыкания, основанной на VOI (исследуемом объеме), выполненной в шаге 208, и/или меткой межфлюидного контакта и состоянием замыкания из анализа насыщения флюидом, выполняемого в шаге 224, для динамического обновления ячеек из шага 238 и/или комбинированных ячеек из шага 240. Ячейки будут автоматически синхронизироваться с обновлениями и отсутствует необходимость в обнаружении ячеек после изменений каркаса. Благодаря инкрементному обновлению ячеек производительность повышается. Даже при деактивации ячеек будет поддерживаться сохраненное состояние, поэтому активация ячеек будет необходима только для инкрементного обновления. В результате ячейки может быть активными чаще, позволяя использовать еще больше инструментов для анализа. В обычных приложениях часто требуется, чтобы ячейки заново обнаруживались вручную в любой момент, обновлялась модель, изменяемые свойства или сгруппированные ячейки. Кроме того, для анализа названий и определения необходимой ячейки часто требуется постоянное переключение состояний видимости. При этом способ 2400 выполнен с возможностью реализации всех аспектов динамического обновления для ячеек. Другими словами, благодаря обновлению при каждом изменении модели замкнутые геологические блоки всегда видимы. Не требуется дополнительное взаимодействие и ячейки могут использоваться для контроля качества, а также для улучшения восприятия сложных, трехмерных структур геологической модели.

[00140] На шаге 2402 загружается каждая ячейка из шага 238 и каждая комбинированная ячейка из шага 240.

[00141] На шаге 2404 с помощью способа 2400 определяется, имеются ли более актуальные данные, по сравнению с текущими данными, загруженными в шаге 202. Если имеются более актуальные текущие данные, по сравнению с текущими данными, загруженными в шаге 202, способ 2400 возвращается к шагу 202 для загрузки более актуальных данных. В других случаях способ 2400 переходит к шагу 2406.

[00142] На шаге 2406 с помощью способа 2400 определяется, были ли изменены заданная полигональная AOI (область интереса), указанная в шаге 402 или заданные минимальные/максимальные глубины, указанные в шаге 408. Если заданная полигональная AOI (область интереса), указанная в шаге 402 или минимальные/максимальные глубины, указанные в шаге 408 были изменены, способ 2400 возвращается к шагу 406 для выбора полигональной AOI (области интереса), используя новую заданную полигональную AOI (область интереса), или к шагу 412 для выбора минимальных/максимальных глубин, используя новые заданные минимальные/максимальные глубины. В других случаях способ 2400 переходит к шагу 2408.

[00143] На шаге 2408 с помощью способа 2400 определяется, были ли изменены метка межфлюидного контакта, указанная в шаге 2012 или состояние замыкания, указанное в шаге 2034. Если были изменены метка межфлюидного контакта, указанная в шаге 2012, или состояние замыкания, указанное в шаге 2034, способ 2400 возвращается к шагу 2010 для выбора метки межфлюидного контакта с использованием новой метки межфлюидного контакта или к шагу 2034 для определения имеется ли общий участок, используя новое состояние замыкания. В других случаях способ 2400 возвращается к шагу 2404.

ОПИСАНИЕ СИСТЕМЫ

[00144] Данное изобретение может быть реализовано с помощью выполняемых на компьютере программных команд, таких как программные модули, как правило, называемые программными приложениями или приложениями, выполняемыми с помощью компьютера. Программное обеспечение может включать, например, процедуры, программы, объекты, компоненты, структуры данных и др., для выполнения конкретных задач или реализации конкретных абстрактных типов данных. С помощью программного обеспечения формируется интерфейс, позволяющий компьютеру реагировать в соответствии с источником входного сигнала. Представленное на рынке компанией Landmark Graphics Corporation коммерческое программное приложение DecisionSpace® Desktop может использоваться в качестве приложения интерфейса для реализации настоящего изобретения. Чтобы инициировать множество задач в ответ на данные, полученные в сочетании с источником полученных данных, программное обеспечение также может взаимодействовать с другими сегментами кода. Другие сегменты кода могут обеспечивать оптимизацию компонентов, включая, но, не ограничиваясь этим, нейронные сети, моделирование недр, адаптацию модели, оптимизацию, визуализацию, управление данными, моделирования коллектора и экономику. Программное обеспечение может храниться или переноситься на запоминающее устройство любого типа, такое как CD-ROM, магнитный диск, запоминающее устройство на цилиндрических магнитных доменах и полупроводниковая память (например, различные типы ОЗУ или ПЗУ). Кроме того, программное обеспечение и результаты вычислений могут передаваться посредством различных сред передачи данных, таких, как оптическое волокно, металлический провод и/или посредством любой из множества сетей, например, интернет.

[00145] Кроме того, для специалистов в данной области техники будет очевидным, что изобретение может быть реализовано на различных конфигурациях компьютер-система, включая карманные устройства, многопроцессорные системы, микропроцессорные системы или программируемую пользователем электронику, миникомпьютеры, большие многопользовательские вычислительные системы, и тому подобное. Данным изобретением не ограничивается количество используемых компьютерных систем и компьютерных сетей. На практике указанное изобретение может быть реализовано в распределенных вычислительных средах, в которых задачи выполняются посредством устройств дистанционной обработки, связанных посредством сети связи. В распределенной вычислительной среде программные модули могут находиться как на локальных, так и на удаленных компьютерных носителях информации, включая удаленные запоминающие устройства. Таким образом, данное изобретение может быть реализовано с использованием различных аппаратных средств, программного обеспечения или их комбинации в компьютерной системе или другом вычислительном комплексе.

[00146] На Фиг. 25 проиллюстрирована структурная схема одного из вариантов реализации системы для реализации данного изобретения с помощью компьютера. Система содержит вычислительную установку, иногда называемую вычислительной системой, содержащую запоминающее устройство, приложения, интерфейс пользователя, видео интерфейс, а также центральный процессор. Вычислительная установка приводится лишь в качестве примера подходящей вычислительной среды и не используется для ограничения области применения или функциональности данного изобретения.

[00147] Запоминающее устройство изначально содержит приложения, которые также могут быть описаны как программные модули, содержащие выполняемые на компьютере команды, выполняемые вычислительной установкой для реализации данного изобретения, рассмотренного в данном описании и иллюстрированного на Фиг. 1-24. Таким образом, запоминающее устройство содержит приложение модуля геогруппировки ячеек, выполненное с возможностью реализации шагов 204, 206, 210-240 и 244 на Фиг. 2. Приложение модуля геогруппировки ячеек выполнено с возможностью объединения функциональных возможностей остальных приложений, проиллюстрированных на Фиг. 25. В частности, приложение DecisionSpace® Geosciences может использоваться в качестве приложения интерфейса для выполнения шага 242 на Фиг. 2, а приложение механизма для 3D-моделирования может использоваться для выполнения шага 208 на Фиг. 2. Шаг 202 на Фиг. 2 может выполняться с использованием приложения механизма для 3D-моделирования и приложения базы данных. Несмотря на то, что приложение DecisionSpace® Geosciences может использоваться в качестве приложения интерфейса, наряду с ним может использоваться другое приложение интерфейса, или приложение модуля геогруппировки ячеек может использоваться как самостоятельное приложение.

[00148] Несмотря на то, что вычислительное устройство проиллюстрировано, как содержащее обобщенную память, вычислительная установка обычно содержит разнообразные машиночитаемые носители. Машиночитаемые носители, в качестве примера, а не ограничения, могут включать компьютерные носители данных и средства передачи данных. Память вычислительной системы может содержать компьютерные носители данных в виде энергозависимой и/или энергонезависимой памяти, например, постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) и оперативное запоминающее устройство (ОЗУ). Базовая система ввода/вывода (BIOS), содержащая основные процедуры, которые помогают передавать информацию между элементами в пределах вычислительной установки, например, при ее запуске, обычно хранится в ПЗУ. ОЗУ обычно содержит данные и/или программные модуля для непосредственного доступа к центральному процессору и/или выполнения действий над ними. Вычислительная установка, в качестве примера, а не ограничения, содержит операционную систему, приложения, другие программные модули и программные данные.

[00149] Отображенные в памяти компоненты также могут быть включены в состав других съемных/несъемных, энергозависимых/энергонезависимых компьютерных носителей данных или могут быть реализованы в вычислительной установке посредством прикладного программного интерфейса ("API") или "облачной" вычислительной среды, которая может находиться на отдельном вычислительном устройстве, подключенном посредством компьютерной системы или сети. Исключительно в качестве примера, жесткий диск выполнен с возможностью чтения или записи на несъемные энергонезависимые магнитные носители, накопитель на магнитных дисках выполнен с возможностью чтения или записи на съемный энергонезависимый магнитный диск, и накопитель на оптических дисках выполнен с возможностью чтения или записи на съемный энергонезависимый оптический диск, например, компакт-диск (CD-ROM) или другой оптический носитель. Другие съемные/несъемные, энергозависимые/энергонезависимые компьютерные носители данных, которые могут использоваться в приведенной в качестве примера операционной среде, могут включать, но, не ограничиваясь этим, кассеты с магнитной лентой, карты флэш-памяти, универсальные цифровые диски, цифровые видеокассеты, твердотельное ОЗУ, твердотельное ПЗУ и т.п. С помощью приводов накопителей и ассоциированных с ними вышеописанных компьютерных носителей данных обеспечивается хранение машиночитаемых команд, структур данных, программных модулей, а также других данных для вычислительной установки.

[00150] Пользователь может вводить команды и информацию в вычислительную установку посредством интерфейса пользователя, который может являться устройствами ввода, такими как клавиатура и указательное устройства, обычно именуемые мышью, трекболом или сенсорной панелью. Устройства ввода могут включать микрофон, джойстик, спутниковую антенну, сканер, устройства распознавания голоса и жестов и т.п. Эти и другие устройства ввода обычно соединяются с центральным процессором посредством интерфейса пользователя, соединенного с системной шиной, но могут соединяться и посредством другого интерфейса и шинной структуры, таких как параллельный порт или универсальная последовательная шина (USB).

[00151] Монитор или устройство отображения другого типа могут соединяться с системной шиной посредством интерфейса, например, видео интерфейса. Для получения команд от интерфейса пользователя и передачи команд к центральному процессору с видео интерфейсом также может использоваться графический пользовательский интерфейс (“GUI”). В дополнение к монитору, компьютеры могут также содержать другие периферийные устройства вывода, такие, как громкоговорители и принтер, которые могут присоединяться посредством интерфейса периферийных устройств вывода.

[00152] Несмотря на то, что не показаны другие внутренние компоненты вычислительной установки, для специалистов в данной области техники будет очевидным, что данные компоненты и их межкомпонентные соединения являются широко известными.

[00153] Несмотря на то, что данное изобретение было описано в сочетании с предпочтительными вариантами реализации, для специалистов в данной области техники будет очевидным, что данное изобретение не ограничивается данными вариантами реализации. Таким образом, следует понимать, что с описанными вариантами реализации могут быть осуществлены различные альтернативные варианты реализации и модификации без отклонения от сущности и объема данного изобретения, определенного пунктами прилагаемой формулы изобретения, а также их эквивалентами.

1. Способ формирования модели геологической структуры, включающий:
отображение множества точек исходных данных на скопление узловых точек;
создание набора отсортированных скоплений точек с зоной покрытия, соответствующей границе, путем сортировки точек в скоплении узловых точек в соответствии с расстоянием каждой из множества точек исходных данных от начала координат;
создание нового скопления точек путем уменьшения зоны покрытия набора отсортированных скоплений точек; и
создание модели геологической структуры путем нанесения на координатную сетку точек в новом скоплении точек с использованием процессора вычислительной машины.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что множество точек исходных данных отображается на скопление узловых точек в системе координат множества точек исходных данных.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что точки в скоплении узловых точек сортируются сначала по длине z-вектора по оси x, а затем по длине вектора x-y по оси x и по оси y.

4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что зона покрытия набора сортированных скоплений точек уменьшается за счет использования механизма 3D-моделирования.

5. Способ по п. 4, дополнительно включающий преобразование единичных элементов точек в новом скоплении точек в заранее заданные единичные элементы, используемые системой, в которой работает механизм 3D-моделирования.

6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что модель геологической структуры является поверхностью с координатной сеткой.

7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что множество точек исходных данных представляет одну или более оцифрованных вручную полилиний, причем модель геологической структуры представляет один или более межфлюидных контактов.

8. Энергонезависимое материальное устройство-носитель программы, содержащее команды, выполняемые компьютером, для формирования модели геологической структуры, причем команды выполняются, чтобы осуществить:
отображение множества точек исходных данных на скопление узловых точек;
создание набора отсортированных скоплений точек с зоной покрытия, соответствующей границе, путем сортировки точек в скоплении узловых точек, в соответствии с расстоянием каждой из множества точек исходных данных от начала координат;
создание нового скопления точек путем уменьшения зоны покрытия набора отсортированных скоплений точек; и
создание модели геологической структуры путем нанесения на координатную сетку точек в новом скоплении точек.

9. Устройство-носитель программы по п. 8, отличающееся тем, что множество точек исходных данных отображается на скопление узловых точек в системе координат множества точек исходных данных.

10. Устройство-носитель программы по п. 8, отличающееся тем, что точки в скоплении узловых точек сортируются сначала по длине z-вектора по оси x, а затем по длине вектора x-y по оси x и по оси y.

11. Устройство-носитель программы по п. 8, отличающееся тем, что зона покрытия набора сортированных скоплений точек уменьшается за счет использования механизма 3D-моделирования.

12. Устройство-носитель программы по п. 11, дополнительно включающее преобразование единичных элементов для точек в новом скоплении точек в заранее заданные единичные элементы, используемые системой, в которой работает механизм 3D-моделирования.

13. Устройство-носитель программы по п. 8, отличающееся тем, что модель геологической структуры является поверхностью с координатной сеткой.

14. Устройство-носитель программы по п. 8, отличающееся тем, что множество точек исходных данных представляет одну или более оцифрованных вручную полилиний и модель геологической структуры представляет один или более межфлюидных контактов.

15. Энергонезависимый материальный носитель программы, содержащий команды, выполняемые компьютером, для формирования модели геологической структуры, причем команды выполняются, чтобы осуществить:
отображение множества точек исходных данных на скопление узловых точек в координатной системе множества точек исходных данных;
создание набора отсортированных скоплений точек с зоной покрытия, соответствующей границе, путем сортировки точек в скоплении узловых точек, в соответствии с расстоянием каждой из множества точек исходных данных от начала координат;
создание нового скопления точек путем уменьшения зоны покрытия набора отсортированных скоплений точек;
создание модели геологической структуры путем нанесения на координатную сетку точек в новом скоплении точек.

16. Устройство-носитель программы по п. 15, отличающееся тем, что точки в скоплении узловых точек сортируются сначала по длине z-вектора по оси x, а затем по длине вектора x-y по оси x и по оси y.

17. Устройство-носитель программы по п. 15, отличающееся тем, что зона покрытия набора сортированных скоплений точек уменьшается за счет использования механизма 3D-моделирования.

18. Устройство-носитель программы по п. 17, дополнительно включающее преобразование единичных элементов для точек в новом скоплении точек в заранее заданные единичные элементы, используемые системой, в которой работает механизм 3D-моделирования.

19. Устройство-носитель программы по п. 15, отличающееся тем, что модель геологической структуры является поверхностью с координатной сеткой.

20. Устройство-носитель программы по п. 15, отличающееся тем, что множество точек исходных данных представляет одну или более оцифрованных вручную полилиний, и модель геологической структуры представляет один или более межфлюидных контактов.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к средствам аннотирования изображений уровня улицы с контекстной информацией. Технический результат состоит в оптимизации получаемого изображения за счет генерации горизонтальной панели метаданных.

Изобретение относится к области обработки трехмерных тел, а именно обработке трехмерных тел с использованием параллельных вычислений. Техническим результатом является уменьшение времени обработки трехмерных тел в B-Rep представлении.

Изобретение относится к области обработки и генерации данных изображения. Технический результат - обеспечение формирования пространственной модели и получение результатов взаимодействия пространственной модели с моделями дополнительных объектов.

Изобретение относится к моделированию бассейн-пласт. Техническим результатом является повышение точности создания модели бассейн-пласт, применяющей принцип приложения динамического моделирования бассейна к статическим или динамическим решеткам модели пласта.

Изобретение относится к области отображения геопространственной информации для создания трехмерных цифровых моделей объектов и территорий. Технический результат - обеспечение повышения оперативности доступа к актуальной информации на конкретную территорию.

Изобретение относится к области геофизики и может быть использовано в процессе обработки и анализа данных инженерно-геологических скважин. Заявлен способ формирования геологической модели грунта на основе данных инженерно-геологических скважин.

Изобретение относится к навигации подвижных железнодорожных объектов. Техническим результатом является обеспечение самокалибровки и самонастройки навигационных систем локомотивов.

Изобретение относится к области геофизики и может быть использовано для моделирования пласта-коллектора. Описывается способ моделирования месторождения.

Изобретение относится к компьютерным системам визуализации пористых пород. Техническим результатом является повышение точности сегментации данных при построении модели образца пористой среды.

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано в цифровых системах получения трехмерных моделей физических объектов. Техническим результатом является повышение качества сканирования сцены с неламбертовыми эффектами освещения.

Изобретение относится к области геолого-гидродинамического моделирования и может быть использовано при решении задач поиска, разведки и проектирования разработки нефтяных месторождений в условиях сложного строения коллекторов. Сущность: изучают керновый материал с выделением литотипов пород и определением их основных свойств. Строят детальную объемную геологическую модель двойной среды на основе стохастического пиксельного метода распределения параметров. Строят гидродинамическую модель двойной среды (модель Каземи) с адаптацией параметров пласта на историю разработки залежи. Выполняют многовариантные расчеты прогнозных показателей разработки залежи с выбором оптимального варианта и выдачей рекомендаций по проведению геолого-технических мероприятий. При этом для построения геологической модели определяют статистическую вероятность распределения типов ячеек, которым присвоены характерные значения пористости, проницаемости, нефтенасыщенности, сжимаемости и сообщаемости между матрицей и трещинами по разрезу каждой зоны продуктивности залежи. Для этого осуществляют построение локальных литологических разрезов на основе интерпретации материалов геофизических исследований с выявлением закономерности между геофизическими параметрами и литологическим составом пород. Для выделения зон локальной продуктивности дополнительно используют результаты гидродинамических методов исследований скважин, анализа комплексных данных сейсморазведочных работ. Технический результат: повышение эффективности поиска, проектирования и разработки месторождений в условиях сложного строения коллекторов за счет адекватной геолого-гидродинамической модели. 5 табл., 5 ил.
Наверх