按照随机模拟中空间赋值的方式， 可以把随机 建模方法分为两大类： 基于目标的方法和基于象元 的方法。表 １ 为综合考虑模型和算法的随机模拟方 法的分类（ 表 １） 。
随机模型
序贯模拟
表 １ 随机模拟方法分类 算法及模型
误差模拟
概率场模拟
优化算法
模型性质
基于目标的 随机模型
示性点过程 过程模拟
模拟退火
１．１．３ 克里金插值方法
在确定性储层参数建模中， 主要应用插值方法 对空间上每个网格赋以储层参数值（ 孔隙度、渗透率 或含油饱和度） 。由于传统的数理统计学插值方法只 考虑观测点与待估点之间的距离， 而不考虑地质规 律所造成的储层参数在空间上的相关性， 因此插值 精度很低。为了提高对储层参数的估值精度， 广泛应 用克里金方法来进行井间插值， 其核心是根据待估 点周围的若干已知信息， 应用变差函数对待估点的 未知值作出 “最优”（ 即估计方差最小） 、“无偏” （ 即估计值的均值与观测值的均值相同） 的估计。相 应的克里金方法已有很多论述［ ２］ ， 本文从略。
离散 离散
基于象元的 随机模型
高斯域 截断高斯域
指示模拟 分形随机域
序贯高斯模拟 序贯指示模拟
转向带模拟 分形模拟
概率场高斯模拟 概率场指示模拟
（ 模拟退火可用作后处理） （ 模拟退火可用作后处理） （ 模拟退火可用作后处理）
连续 离散 离散 ／ 连续 连续
马尔柯夫随机域
马尔柯夫模拟
离散 ／ 连续
多点统计
１．２ 随机建模
由于地质的复杂性及资料的不完备性， 储层预 测与建模中总是存在着一些不确定性。为了评价储 层预测中的不确定性， 人们广泛应用了随机建模技 术。所谓随机建模， 是指以已知的信息为基础， 以随 机函数为理论， 应用随机模拟方法， 产生可选的、等 可能的储层模型的方法［ ３］ 。通过对多个等可能随机 储层模型中的不确定性进行评价， 以满足油田勘探 开发决策在一定风险范围的正确性的需要， 这是与 确定性建模方法的重要差别。
基于目标的模拟方法具有其独有的优点： 使用 灵活， 一些先验的地质知识可容易地作为条件信息 加入到模型中去， 如各种相百分比、砂体宽厚比、各 种相空间分布规律等， 这样就可最大限度地综合地 质家的认识。但是， 基于目标的模拟方法要求很强 的先验地质知识， 因此， 如何最大限度地获取这一 先验地质知识并有效地整合到模型中去， 是提高建 模精度的关键。
中图分类号： ＴＥ１９
文献标识码： Ａ
吴胜和 １９６３ 年生， 教授， 博士生导师。１９８６ 年毕业于华东石油学院北京研究生部， 获硕士学
位； １９９８ 年毕业于石油大学（ 北京） ， 获博士学位。主要从事储层地质学、油藏描述及三维地质建 模的教学与科研工作。通讯地址： １０２２４９ 北京市昌平区中国石油大学资源与信息学院； 电话： （ ０１０） ８９７３３３２４
储层地质建模属于地质、数学与计算机等多学科 结合的学科方向。建模内涵包括两大方面， 其一为储 层地质特征的计算机图形显示， 属于计算机图形学的 范畴， 这一学科的发展已基本满足三维地质建模的图
形显示需要， 如储层格架、储层相与岩石物理参数分 布的三维图形显示 （ 目前已有的商业软件均可达到 这一目的） ； 其二为井间储层特征的预测， 即应用已 有信息预测储层特征的三维分布， 这就要求相应的 建模方法， 它决定着所建立的模型是否符合地下地 质实际， 亦即建模精度。从这一角度来说， 目前已 有的建模方法和软件尚存在一些亟需改进的问题。
１ 建模方法概述
从本质上讲， 储层地质建模是从三维的角度对 储层进行定量的研究， 其核心是对井间储层进行多 学科综合一体化、三维定量化及可视化的预测［ １］ 。 在给定资料前提下， 井间储层预测有两种途径， 相 应地也就有两种建模途径， 即确定性建模和随机建 模 。确 定 性 建 模 是 对 井 间 未 知 区 给 出 确 定 性 的 预 测 结果， 而随机建模则是对井间未知区应用随机模拟 方法给出 多 个“ 可 选 ”的 、“ 等 可 能 ”的 预 测 结 果 。
多点统计模拟
离散
１．２．１ 基于目标的随机建模方法 基于目标的方法， 是通过对目标几何形态（ 如
长、宽、厚及其之间定量关系） 的研究， 在建模过程
中直接产生目标体。通过定义目标的不同几何形状 参数以及各个参数之间所具有的地质意义上的关 系， 可以真实再现储层的三维形态。该方法包括两
吴胜和等： 储层地质建模的现状与展望
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类， 分别为基于目标体结果的方法和基于目标体形 成过程的方法。 （ １） 基于目标体结果的方法
早期的基于目标体结果的方法主要采用了布 尔模型， 如 Ｍａｔｈｅｒｏｎ［ ４］ 认为概率模型符 合 泊 松 点 过 程， 即认为目标中心点位置符合齐次泊松点过程 （ ｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ Ｐｏｉｓｓｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ） 。 随 后 ， Ｃｈｅｓｓａ 等［ ５］ 对齐次泊松点过程提出了改进措施， 即在无井区模 拟采用非齐次的泊松点过程， 从而满足了井间与井 点分布具有差异的要求； 为了表征不同储层成因单 元的相互关系， 又提出了采用 Ｇｉｂｂｓ 点过程来描述 砂体间相互关系。另在目标形态再现方面， Ｓｙｖｅｒｓｖｅｅ［ ６］ 给 出 了 再 现 泥 岩 顶 底 曲 线 特 征 的 算 法 并对多井钻遇同一目标进行了考虑， 通过引入泥岩 配置参数， 描述泥岩为多口井钻遇情况， 从而再现 多 井 钻 遇 同 一 目 标 的 问 题 。Ｄｅｕｔｓｃｈ 等［ ７－ ８］ 提 出 了 基于目标的层次模型（ Ｆｌｕｖｓｉｍ） 。在该方法中， 使用 基 于 目 标 的 模 拟 方 法 模 拟 了 河 道 、溢 岸 、决 口 扇 及 泛滥平原等四种相的联合分布。
１．１．２ 储层沉积学方法
储层沉积学方法主要用于建立储层相模型。建 模的主要过程是科学地井间砂体对比。应用层序地 层学原理， 识别并对比反映基准面高频变化的关键 面（ 如洪泛面、海侵冲刷面等） 或高频基准面转换旋 回， 为砂体对比提供等时地层框架。然后， 在沉积模 式指导下， 综合应用岩心、测井甚至地震资料进行砂 体对比分析与建模。
截断高斯随机域属于离散随机模型， 其基本模 拟思路是通过一系列门槛值截断规则网格中的三维 连续变量而建立物体的三维分布。其中， 连续变量 （ 如粒度中值） 首先转换成高斯分布（ 正态分布） ， 然后通过变差函数模型， 应用任一连续高斯域模拟 方法建立三维连续变量的分布。另外， 通过对离散物 体（ 如不同沉积相） 编码并进行高斯域模拟， 亦可得 到三维离散变量的分布。这一方法适合于相带呈排 序分布的沉积相模拟， 如三角洲（ 平原、前缘和前三 角洲） 、呈同心分布的湖相（ 滨湖、浅湖、深湖） 、滨 面相（ 上滨、中滨、下滨） 的随机模拟。
随着油气田勘探开发的不断深入， 储层研究转 向以建立定量的三维储层地质模型为目标， 这是储 层 研 究 向 更 高 阶 段 发 展 的 体 现 。进 行 科 学 的 油 藏 评 价 、油 藏 开 发 管 理 以 及 三 维 油 藏 模 拟 均 要 求 三 维 储 层地质模型， 即表征储层地质特征三维变化与分布 的 数 字 化 模 型 。这 一 模 型 具 有 常 规 二 维 储 层 地 质 图 件无可比拟的优点［ １］ 。自上世纪 ８０ 年代以来， 储层 地质建模取得了长足的进展， 发展了很多建模方 法， 并开发了不少建模软件， 如国内目前应用较多 的 ＲＭＳ、Ｐｅｔｒｅｌ、Ｇｏｃａｄ 等商业化软件。这些建模软 件均可建立三维储层地质模型， 并在油藏评价、油 藏开发管理及剩余油分布预测等方面取得了较好 的应用效果。
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中经常应用序贯模拟， 即为序贯高斯模拟， 多用于 连 续 变 量 的 模 拟 。序 贯 高 斯 模 拟 过 程 是 从 一 个 象 元 到另一个象元序贯进行， 而且用于计算某象元 ｃｃｄｆ 的条件数据除原始数据外， 还考虑已模拟过的所有 数据。 从 ｃｃｄｆ 中 随 机 地 提 取 分 位 数 便 可 得 到 模 拟 实现。
Ｊｏｎｅｓ［ ９－ １０］ 提 出 了 基 于 流 线 分 布 建 立 河 流 相 储 层 模 型 的 方 法 。他 通 过 一 系 列 指 示 主 要 流 动 方 向 的 线 段 来 模 拟 沉 积 作 用 的 流 动 趋 势 特 征 。利 用 古 水 流 轨迹建立了指示河流流动方向的流线， 局部随机修 改方位角就可以再现河流流动方位变化特征。 Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ［ １１］ 也做了类 似 的 研 究 。 更 进 一 步 ， 他 通 过 计算河流中线曲率， 利用通用“示性点过程”， 结合 流线的模拟， 对点坝位置及倾向模拟进行了探索性 研究。
第 １２ 卷 第 ３ 期
２００７年 ７ 月
海相油气地质
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理论·前沿
文章编号： １６７２－ ９８５４（２００７）－ ０３－ ００５３－ ０８
储层地质建模的现状与展望
吴胜和
吴胜和， 李宇鹏
（ 中国石油大学资源与信息学院）
摘 要 储层地质建模对于科学的油藏评价、油藏开发管理以及三维油藏数值模 拟 具 有很大的意义。目前已有的建模算法和商业软件可满足地质特征三维分布的图形要 求， 并可进行初步的井间预测， 但预测精度有待于进一步提高。简要介绍了各种建模方 法研究现状 ， 分析了已有算法中亟需改进的问题， 并从建模算法的改进、原型模型的丰 富 、地 震 信 息 的 整 合 以 及 加 强 地 质 约 束 等 方 面 论 述 了 储 层 地 质 建 模 的 发 展 前 景 。 关键词 储集层； 地质建模； 随机模拟； 地质统计学
１．２．２ 基于象元的随机建模方法
对于基于象元的随机模型， 其基本模拟单元为 网格化储层格架中的单个网格， 既可用于连续性储 层参数的模拟， 亦可用于离散地质体的模拟。基于象 元的随机模拟方法， 其基本思路是首先根据条件数 据（ 如图 １ａ， 以孔隙度为例） 建 立 待 模 拟 网 格 的 累 计条件概率分布函数（ ｃｃｄｆ） （ 图 １ｂ） ， 然后对其进 行随机模拟， 即从 ｃｃｄｆ 中 随 机 地 提 取 分 位 数 ， 便 得 到该网格的模拟实现［ １５］（ 图 １ｃ） 。 （ １） 传统的基于两点统计学的方法