Способ вычисления вариограммной модели скважины и постоянное устройство для вычисления посредством программы вариограммной модели скважины

Номер патента: 25127

Опубликовано: 30.11.2016

Авторы: Ярус Джеффри, Ши Гэньбао, Чэмберс Ричард Л.

Есть еще 5 страниц.

Смотреть все страницы или скачать PDF файл.

Формула / Реферат

1. Способ вычисления вариограммной модели скважины, включающий этапы, на которых

выбирают входные данные и данные с координатной привязкой, при этом входные данные содержат, по меньшей мере, каротажные данные о скважине и вторичные данные, содержащие сейсмические данные;

обрабатывают входные данные с использованием компьютерного процессора, с тем чтобы использовать в отношении указанных входных данных преобразование нормальных меток или стандартизировать указанные входные данные;

вычисляют вертикальную экспериментальную вариограмму, используя

i) каротажные данные о скважине после их обработки с использованием компьютерного процессора;

ii) стандартное расстояние вертикального единичного лага и

iii) стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы;

вычисляют горизонтальные экспериментальные вариограммы, используя i) вторичные данные после их обработки с использованием компьютера; ii) стандартное расстояние горизонтального единичного лага и iii) стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы; и

выполняют автоматическое согласование вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы для формирования вариограммной модели, которая представляет стандартную 3D вариограммную модель.

2. Способ по п.1, в котором обрабатывают входные данные с использованием компьютера, чтобы использовать в отношении указанных входных данных преобразование нормальных меток, если вариограммная модель предназначена для моделирования.

3. Способ по п.1, в котором обрабатывают входные данные с использованием компьютера, чтобы стандартизировать указанные входные данные, если вариограммная модель предназначена для интерполяции.

4. Способ по п.1, в котором при определении стандартного расстояния вертикального единичного лага

вычисляют расстояния между двумя соседними отсчетами, используя каротажные данные о скважине;

собирают все значения расстояния между каждыми двумя соседними отсчетами для формирования распределения;

устраняют выбросы в распределении; и

вычисляют среднее значение для распределения, которое представляет стандартное расстояние вертикального единичного лага.

5. Способ по п.4, в котором стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы вычисляют с использованием стандартного расстояния вертикального единичного лага.

6. Способ по п.1, в котором при определении стандартного расстояния горизонтального единичного лага

вычисляют средний размер горизонтальной ячейки сетки для данных с координатной привязкой; и

устанавливают указанный средний размер горизонтальной ячейки сетки в качестве стандартного расстояния горизонтального единичного лага.

7. Способ по п.6, в котором стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы вычисляют с использованием стандартного расстояния горизонтального единичного лага.

8. Способ по п.1, в котором дополнительно отбирают вторичные данные, с тем чтобы уменьшить их размер перед обработкой входных данных и вычислением горизонтальной экспериментальной вариограммы.

9. Способ по п.1, в котором этап, на котором вычисляют вертикальную экспериментальную вариограмму и горизонтальную экспериментальную вариограмму, включает в себя этап, на котором обрабатывают вертикальную экспериментальную вариограмму и горизонтальную экспериментальную вариограмму, с тем чтобы определить главный азимут для горизонтальных экспериментальных вариограмм.

10. Способ по п.9, в котором этап, на котором обрабатывают горизонтальные экспериментальные вариограммы, включает в себя этап, на котором вычисляют горизонтальные экспериментальные вариограммы по указанному главному направлению и по направлению оси, перпендикулярному главному.

11. Компьютерный носитель информации, содержащий команды для осуществления способа по п.1, при выполнении которых реализуются следующие операции:

выбор входных данных и данных с координатной привязкой, при этом входные данные содержат, по меньшей мере, каротажные данные о скважине и вторичные данные, содержащие сейсмические данные;

обработку входных данных с использованием компьютера, с тем чтобы использовать в отношении указанных входных данных преобразование нормальных меток или стандартизировать входные данные;

вычисление вертикальной экспериментальной вариограммы, используя

i) каротажные данные о скважине после их обработки с использованием компьютера;

ii) стандартное расстояние вертикального единичного лага и

iii) стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы;

вычисление горизонтальных экспериментальных вариограмм, используя

i) вторичные данные после их обработки с использованием компьютера;

ii) стандартное расстояние горизонтального единичного лага и

iii) стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы; и

автоматическое согласование вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы для формирования вариограммной модели, которая представляет стандартную 3D вариограммную модель.

12. Компьютерный носитель по п.11, в котором обрабатываются входные данные с использованием компьютера, чтобы использовать в отношении указанных входных данных преобразование нормальных меток, если вариограммная модель предназначена для моделирования.

13. Компьютерный носитель по п.11, в котором обрабатываются входные данные с использованием компьютера, чтобы стандартизировать указанные входные данные, если вариограммная модель предназначена для интерполяции.

14. Компьютерный носитель по п.11, в котором при определении стандартного расстояния вертикального единичного лага

вычисляется расстояние между двумя соседними отсчетами, используя каротажные данные о скважине;

собираются все значения расстояния между каждыми двумя соседними отсчетами для формирования распределения;

устраняются выбросы в распределении; и

вычисляется среднее значение для распределения, которое представляет стандартное расстояние вертикального единичного лага.

15. Компьютерный носитель по п.14, в котором стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы вычисляется с использованием стандартного расстояния вертикального единичного лага.

16. Компьютерный носитель по п.11, в котором при определении стандартного расстояния горизонтального единичного лага

вычисляется средний размер горизонтальной ячейки сетки для данных с координатной привязкой; и

устанавливается средний размер горизонтальной ячейки сетки в качестве стандартного расстояния горизонтального единичного лага.

17. Компьютерный носитель по п.16, в котором стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы вычисляется с использованием стандартного расстояния горизонтального единичного лага.

18. Компьютерный носитель по п.11, дополнительно выполняющий

отбор вторичных данных для уменьшения их размера перед обработкой входных данных и вычислением горизонтальной экспериментальной вариограммы.

19. Компьютерный носитель по п.11, в котором вычисление вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы включает в себя обработку вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы для определения главного азимута для горизонтальных экспериментальных вариограмм.

20. Компьютерный носитель по п.19, в котором обработка горизонтальных экспериментальных вариограмм включает в себя вычисление горизонтальных экспериментальных вариограмм по главному направлению и по направлению, перпендикулярному главному направлению.

Текст

Смотреть все

СПОСОБ ВЫЧИСЛЕНИЯ ВАРИОГРАММНОЙ МОДЕЛИ СКВАЖИНЫ И ПОСТОЯННОЕ УСТРОЙСТВО ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ПОСРЕДСТВОМ ПРОГРАММЫ ВАРИОГРАММНОЙ МОДЕЛИ СКВАЖИНЫ В изобретении представлены системы и способы вычисления вариограммной модели,которая использует вертикальную экспериментальную вариограмму и горизонтальную экспериментальную вариограмму, чтобы вычислить 3D стандартную вариограммную модель.(71)(73) Заявитель и патентовладелец: ЛЭНДМАРК ГРЭФИКС КОРПОРЕЙШН (US) Область техники, к которой относится изобретение Настоящее изобретение, в целом, относится к вычислению вариограммной модели для моделирования геостатистики/свойств. Более конкретно, настоящее изобретение относится к автоматизированному процессу вычисления стандартной трехмерной (3D) вариограммной модели с использованием вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы. Уровень техники Построение вариограммной модели - одна из наиболее важных и часто трудных задач в моделировании геостатистики/свойств, так как она идентифицирует максимальное и минимальное направления непрерывности данного геологического или петрофизического свойства или любого пространственнокоррелированного свойства. "Максимальное направление непрерывности" - это азимут, вдоль которого вариация данного свойства изменяется меньше всего. "Минимальное направление непрерывности" - это направление, перпендикулярное максимальному направлению непрерывности, представляющее собой азимут, вдоль которого вариация данного свойства изменяется больше всего. Обычные способы вычисления и аппроксимации традиционной полувариограммы часто требует от пользователя экспертных знаний и в значительной мере применения метода последовательного приближения. Обычные способы автоматизированной аппроксимации полувариограммы также фокусируются,по меньшей мере, на методах квадратов аппроксимации кривой множества точек, отображающего экспериментальную полувариограмму. Многие пакеты коммерческого программного обеспечения предлагают традиционную аппроксимацию методом последовательного приближения. На фиг. 1, например, показан процесс моделирования традиционным методом последовательного приближения, использующий десять (10) экспериментальных полувариограмм в графическом пользовательском интерфейсе 100. Каждая экспериментальная полувариограмма вычислена вдоль своего азимута. Число экспериментальных вариограмм зависит от числа входных точек данных и числа пар данных в вычислении. Для этого примера было выбрано число десять,и получены приемлемые результаты на основании 261 входной точки данных. Пользователь должен экспериментировать с числом направлений от минимального - 2 до максимального - 36; в последнем случае вычисления проводят через каждые 5. В каждой полувариограмме, показанной на фиг. 1, пользователь перетаскивает вертикальную линию 102 (влево или вправо), используя указательное устройство, до тех пор пока линия 104 не будет наиболее полно соответствовать точкам в каждой вариограмме. Также при аппроксимации точек экспериментальной полувариограммы пользователь может выбрать тип модели, как, например, сферическая,экспоненциальная и гауссовская. Этот тип нелинейной аппроксимации доступен в пакетах коммерческого программного обеспечения, таких как общедоступный продукт, известный как "Uncert", бесплатный продукт, развиваемый Биллом Винглом (Bill Wingle), доктором Элин Поутер (Dr. Eileen Poeter) и доктором Шоном МакКенной (Dr. Sean McKenna). При автоматизированной аппроксимации идея также заключается в приближении кривой к точкам полувариограммы, но программное обеспечение использует некоторую аппроксимацию функции, чтобы получить наилучшее приближение. Как показано на фиг. 2, например, традиционные автоматизированные линейные аппроксимации полувариограмм сравнивают с каждой экспериментальной полувариограммой, показанной на фиг. 1, на изображении 200. Однако показанные на фиг. 2 наилучшие линейные приближения не очень хороши для большинства точных случаев. В большинстве автоматизированных случаев требуется способ приближения кривой некоторой формы (нелинейной), независимый от пользователя. Способ не зависит о пользователя, когда пользователь не может задать какие-либо входные данные к приближению, полученному автоматизированной функцией. Поэтому имеется потребность в вариограммной модели, которая бы выступала в качестве эффективной стандартной модели, в случае, если имеются разреженные данные о скважине, и не являлась бы независимой от пользователя. Сущность изобретения Настоящее изобретение удовлетворяет вышеуказанные потребности и устраняет один или несколько недостатков предшествующего уровня техники путем предоставления систем и способов для вычисления вариограмной модели, которая использует вертикальную экспериментальную вариограмму и горизонтальную экспериментальную вариограмму, чтобы вычислить стандартную вариограммную модель. В одном варианте осуществления настоящее изобретение включает в себя реализуемый компьютером способ вычисления вариограммной модели, включающий этапы, на которыхi) выбирают входные данные и данные с координатной привязкой, при этом входные данные содержат, по меньшей мере, каротажные данные о скважине и вторичные данные;ii) обрабатывают входные данные с использованием компьютера с тем, чтобы применить к указанным входным данным преобразование нормальных меток или стандартизировать указанные входные данные;iii) вычисляют вертикальную экспериментальную вариограмму, используя а) каротажные данные о скважине после их обработки с использованием компьютера;b) стандартное расстояние вертикального единичного лага и с) стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы;iv) вычисляют горизонтальные экспериментальные вариограммы, используя i) вторичные данные после их обработки с использованием компьютера; ii) стандартное расстояние горизонтального единичного лага; iii) стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы; и vi) выполняют автоматическое согласование вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы для формирования вариограммной модели, которая представляет стандартную 3D вариограммную модель. В другом варианте осуществления настоящее изобретение включает в себя устройство с программой, в котором имеются выполняемые компьютером команды для вычисления вариограммной модели. При выполнении команд реализуются следующие операции:i) выбор входных данных и данных с координатной привязкой, при этом входные данные содержат,по меньшей мере, каротажные данные о скважине и вторичные данные;ii) обработка входных данных с использованием компьютера, с тем чтобы применить к указанным входным данным преобразование нормальных меток или стандартизировать входные данные;iii) вычисление вертикальной экспериментальной вариограммы, используя а) каротажные данные о скважине после их обработки с использованием компьютера;b) стандартное расстояние вертикального единичного лага и с) стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы;iv) вычисление горизонтальных экспериментальных вариограмм, используя i) вторичные данные после их обработки с использованием компьютера; ii) стандартное расстояние горизонтального единичного лага и iii) стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы; и vi) автоматическое согласование вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы для формирования вариограммной модели, которая представляет стандартную 3D вариограммную модель. Дополнительные аспекты, преимущества и варианты осуществления изобретения станут очевидными специалистам в области техники из последующего описания различных вариантов осуществления и относящихся к ним чертежей. Краткое описание чертежей Настоящее изобретение описано ниже со ссылкой на сопровождающие чертежи, в которых одинаковые элементы обозначены одинаковыми ссылочными позициями, и в которых на фиг. 1 показан процесс моделирования традиционным методом последовательного приближения,использующий десять (10) экспериментальных полувариограмм; на фиг. 2 показаны традиционные автоматические линейные приближения полувариограмм для каждой экспериментальной полувариограммы, показанной на фиг. 1; на фиг. 3 приведена блок-схема последовательности операций одного варианта осуществления способа реализации настоящего изобретения; на фиг. 4 изображен графический пользовательский интерфейс для выбора входных данных, данных с координатной привязкой и типа использования вариограммы; на фиг. 5 изображен графический пользовательский интерфейс для отображения параметров для вертикальной экспериментальной вариограммы; на фиг. 6 изображен графический пользовательский интерфейс для отображения параметров для горизонтальной экспериментальной вариограммы; на фиг. 7 изображен графический пользовательский интерфейс для отображения вариограммной карты и роза-диаграммы; на фиг. 8 А приведено графическое представление, показывающее вертикальную экспериментальную вариограмму, вычисленную по вертикальной оси в соответствии с этапом 312 на фиг. 3; на фиг. 8 В приведено графическое представление, показывающее горизонтальную экспериментальную вариограмму, вычисленную по главной оси в соответствии с этапом 312 на фиг. 3; на фиг. 8 С приведено графическое представление, показывающее горизонтальную экспериментальную вариограмму, вычисленную по оси, перпендикулярной главной оси, в соответствии с этапом 312 на фиг. 3; на фиг. 9 А приведено графическое представление, показывающее вертикальную экспериментальную вариограмму и автоматически приближенную вариограммную модель, вычисленную вдоль вертикальной оси на фиг. 8 А, в соответствии с этапом 314 на фиг. 3; на фиг. 9 В приведено графическое представление, показывающее горизонтальную экспериментальную вариограмму и автоматически приближенную вариограммную модель, вычисленную вдоль главной оси на фиг. 8 В, в соответствии с этапом 314 на фиг.3; на фиг. 9 С приведено графическое представление, показывающее горизонтальную экспериментальную вариограмму и автоматически приближенную вариограммную модель, вычисленную вдоль оси,перпендикулярной главной оси на фиг. 8 С, в соответствии с этапом 314 на фиг. 3; на фиг. 10 приведена блок-схема, иллюстрирующая один вариант осуществления компьютерной системы для реализации настоящего изобретения. Осуществление изобретения Сущность настоящего изобретения описана конкретно, тем не менее, само описание не предполагает ограничения объема изобретения. Поэтому объект изобретения также может быть осуществлен другими способами, чтобы включить в себя другие этапы или сочетания этапов аналогично тем, что описаны в этом документе, совместно с другими существующими или будущими технологиями. Более того,хотя термин "этап" может быть использован в этом документе, чтобы описать различные элементы применяемых способов, термин не должен интерпретироваться как означающий какой-либо конкретный порядок среди или между различными описанными здесь этапами, если только в описании специально не задан конкретный порядок. Хотя нижеизложенное описание относится к нефтяной и газовой отрасли,системы и способы настоящего изобретения этим не ограничены и могут также применяться в других отраслях для получения аналогичных результатов. Описание способа. Настоящее изобретение предлагает более эффективный процесс определения настраиваемой стандартной 3D вариограммной модели путем вычисления вертикальной экспериментальной вариограммы с использованием каротажных данных о скважине и горизонтальной экспериментальной вариограммы с использованием сейсмических данных. Затем процесс применяет автоматическую аппроксимацию, чтобы найти стандартную 3D вариограммную модель с использованием вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы. Для процесса предполагается, что имеется достаточная вертикальная информация из каротажных данных о скважине, но недостаточная горизонтальная информация из каротажных данных о скважине, чтобы определить подходящую параметризацию. Также для процесса предполагается, что имеется достаточная вторичная информация из сейсмических данных, чтобы компенсировать недостаток горизонтальных каротажных данных о скважине. Дополнительно, для процесса предполагается, что имеется соотношение между сейсмическими данными и моделируемыми каротажными свойствами скважины, и что сейсмические данные включают в себя свойство, которое имеет такую же пространственную изменчивость, что и каротажное свойство скважины. Обращаясь к фиг. 3, блок-схема последовательности операций показывает один вариант осуществления способа 300 для реализации настоящего изобретения. На этапе 302 с использованием графического пользовательского интерфейса выбирают входные данные, данные с координатной привязкой и/или варианты использования вариограммы. Как показано на графическом пользовательском интерфейсе 400 на фиг. 4, могут быть выбраны входные данные, данные с координатной привязкой и/или варианты использования вариограммы. Входные данные могут включать в себя каротажные данные о скважине и вторичные данные, такие как, например, сейсмические данные. Данные с координатной привязкой могут включать в себя, например, привязанные к координатной сетке данные о пористости и привязанные к координатной сетке сейсмические данные. Варианты использования вариограммы могут включать в себя, например, кригинг и моделирование. На этапе 302, используя каротажные данные о скважине, выбранные на этапе 302, для вертикальной экспериментальной вариограммы вычисляют стандартное расстояние вертикального единичного лага. Вычисление выполнено вдоль каждой скважины и определяет расстояние между двумя соседними отсчетами, собранными, чтобы построить распределение. Выбросы устраняют и вычисляют среднее значение распределения и используют его в качестве стандартного расстояния вертикального единичного лага. Таким образом, вычисление может применяться не только к вертикальным скважинам, но также и к наклонным скважинам. Как показано на графическом пользовательском интерфейсе 500 на фиг. 5, вычисленный результат для вертикальной экспериментальной вариограммы может быть показан в качестве лага и при необходимости отрегулирован вручную. На этапе 305 с использованием хорошо известных в области техники технологий вычисляют средний размер горизонтальной ячейки сетки для данных с координатной привязкой, выбранных на этапе 302, и устанавливают в качестве стандартного расстояния горизонтального единичного лага для горизонтальной экспериментальной вариограммы. Как показано на графическом пользовательском интерфейсе 600 на фиг. 6, вычисленный результат для горизонтальной экспериментальной вариограммы может быть показан в качестве лага и при необходимости отрегулирован вручную. На этапе 306 с использованием хорошо известных в области техники технологий вычисляют стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы. Стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы может быть вычислено, например, следующим образом:(стандартное расстояние вертикального единичного лага). Вычисленный результат для вертикальной экспериментальной вариограммы может быть показан на фиг. 5, например, как число лагов, которое при необходимости может быть отрегулировано. Стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы может быть вычислено, например,следующим образом:(стандартное расстояние горизонтального единичного лага). Вычисленный результат для горизонтальной экспериментальной вариограммы может быть показан на фиг. 6, например, как число лагов, которое при необходимости может быть отрегулировано. На этапе 308 с использованием хорошо известных в области техники технологий случайным образом отбирают выбранные на этапе 302 вторичные данные, чтобы уменьшить размер вторичных данных до целесообразного размера для их использования в вычислении горизонтальной экспериментальной вариограммы. На фиг. 6, например, вторичное число отсчетов для вторичных данных было уменьшено до 20000, при необходимости это число может быть отрегулировано. На этапе 310 каротажные данные о скважине, выбранные на этапе 302, и вторичные данные из этапа 302 или этапа 308 стандартизируют или обрабатывают с использованием преобразования нормальных меток в зависимости от варианта использования вариограммной модели. Если, например, вариограммную модель собираются использовать для моделирования, то может быть использован графический пользовательский интерфейс 400 на фиг. 4, чтобы выбрать преобразование нормальных меток, которое будет применено к каротажным данным о скважине и вторичным данным с использованием хорошо известных в области техники технологий. Если же вариограммную модель собираются использовать для интерполяции (кригинга), то может быть использован графический пользовательский интерфейс 400 на фиг. 4, чтобы выбрать кригинг для стандартизирования каротажных данных о скважине и вторичных данных с использованием хорошо известных в области техники технологий. На этапе 312 с использованием хорошо известных в области техники технологий вычисляют вертикальную и горизонтальную экспериментальные вариограммы. Вертикальную экспериментальную вариограмму вычисляют с использованием каротажных данных о скважине из этапа 310, стандартного расстояния вертикального единичного лага, вычисленного на этапе 304, и стандартного числа лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы, вычисленной на этапе 306. Горизонтальную экспериментальную вариограмму вычисляют вдоль множества направлений с использованием вторичных данных из этапа 310, стандартного расстояния горизонтального единичного лага, вычисленного на этапе 305, и стандартного числа лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы, вычисленной на этапе 306. После того как изначально вычислены вертикальная и горизонтальная экспериментальные вариограммы, их обрабатывают, чтобы автоматически аппроксимировать и определить главную ось (главный азимут) для горизонтальных экспериментальных вариограмм с использованием хорошо известных в области техники технологий. Как показано на графическом пользовательском интерфейсе 700 на фиг. 7,главная ось для горизонтальных экспериментальных вариограмм может быть показана в виде вариограммной карты 702 и роза-диаграммы 704. Главная ось лежит между точками 706 и 708 и равна N10.1. Второстепенная ось (второстепенный азимут) лежит между точками 710 и 712. После того как ось главного азимута найдена, как показано на фиг. 7, по главной оси и по оси, перпендикулярной главной, вычисляют горизонтальные экспериментальные вариограммы. Вертикальная экспериментальная вариограмма, вычисленная по вертикальной оси в соответствии с этапом 312, показана на фиг. 8 А. Горизонтальная экспериментальная вариограмма, вычисленная по главной оси, и горизонтальная экспериментальная вариограмма, вычисленная по оси, перпендикулярной главной оси, в соответствии с этапом 312,показаны на фиг. 8 В и фиг. 8 С соответственно. На этапе 314 способ 300 применяет хорошо известные технологии автоматической аппроксимации,чтобы определить стандартную 3D вариограммную модель, как показано на фиг. 9 А-С. На фиг. 9 А, например, графическое представление показывает вертикальную экспериментальную вариограмму и автоматически подогнанную вариограммную модель, вычисленную вдоль вертикальной оси в соответствии с этапом 314 и показанную на фиг. 8 А. На фиг. 9 В графическое представление показывает горизонтальную экспериментальную вариограмму и автоматически подогнанную вариограммную модель, вычисленную вдоль главной оси в соответствии с этапом 314 и показанную на фиг. 8 В. На фиг. 9 В графическое представление аналогично показывает горизонтальную экспериментальную вариограмму и автоматически подогнанную вариограммную модель, вычисленную вдоль оси, перпендикулярной главной оси, в соответствии с этапом 314 и показанную на фиг. 8 С. Поэтому, способ 300 предоставляет настраиваемую стандартную вариограммную модель, которая снижает продолжительность цикла, увеличивает эффективность моделирования и является наглядной для менее опытных пользователей. Описание системы. Настоящее изобретение может быть реализовано в виде компьютерной программы, например в виде программных модулей, обычно называемых программным обеспечением или прикладными программами, выполняемыми компьютером. Программное обеспечение может включать в себя, например, процедуры, программы, объекты, компоненты и структуры данных, которые выполняют конкретные задачи или реализуют конкретные абстрактные типы данных. Программное обеспечение формирует интерфейс,чтобы позволить компьютеру реагировать в соответствии с источниками входных данных. Для реализации настоящего изобретения в качестве интерфейсного приложения может использоваться DecisionSpace - коммерческое приложение, выпускаемое компанией Landmark Graphics Corporation. Программное обеспечение также может взаимодействовать с другими сегментами кода, чтобы запускать различ-4 025127 ные задачи в ответ на полученные данные в сочетании с источником полученных данных. Программное обеспечение может храниться и/или содержаться на различных носителях информации, таких как CDROM, магнитный диск, память на цилиндрических магнитных доменах и полупроводниковая память(например, различные типы оперативной или постоянной памяти). Более того, программное обеспечение и результаты его работы могут передавать через различные физические каналы передачи, такие как оптическое волокно, металлические провода, и/или через любые сети, например через Интернет. Более того, специалисты в области техники поймут, что изобретение может использоваться на множестве конфигураций компьютерных систем, включая портативные устройства, многопроцессорные системы, микропроцессорную или программируемую электронику, миникомпьютеры, мейнфреймы и т. п. Для использования с настоящим изобретением допустимо любое число компьютерных систем и компьютерных сетей. Изобретение может использоваться в среде распределенных вычислений, где задачи выполняют устройства удаленной обработки, которые подключены через сеть связи. В среде распределенных вычислений программные модули могут располагаться и на локальном, и на удаленном носителе, включая запоминающие устройства. Поэтому настоящее изобретение может быть реализовано с использованием различных аппаратных средств, программного обеспечения или их сочетания в компьютерной системе или другой системе обработки. Обращаясь теперь к фиг. 10, показана блок-схема одного варианта осуществления системы, предназначенной для реализации настоящего изобретения на компьютере. Система включает в себя вычислительный блок, иногда именуемый компьютерной системой, который содержит память, прикладные программы, клиентский интерфейс, видеоинтерфейс и процессор. Вычислительный блок - это только один пример подходящей вычислительной среды, при этом не подразумевается налагать какие-либо ограничения на область использования или функциональность изобретения. Память, главным образом, хранит прикладные программы, которые также можно описать как программные модули, содержащие исполняемые команды, выполняемые вычислительным блоком для реализации настоящего изобретения, описанного в этом документе и показанного на фиг. 3-9. Поэтому память, главным образом, включает в себя модуль вариограммной модели, который выполняет этапы 302314, показанные на фиг. 3. Хотя для взаимодействия с модулем вариограммной модели может использоваться приложение DecisionSpace, чтобы обеспечить доступ к данным и обычную среду для просмотра вместо DecisionSpace могут использоваться другие интерфейсные приложения либо модуль вариограммной модели может использоваться как отдельное приложение. Хотя вычислительный блок показан как имеющий универсальную память, обычно вычислительный блок включает в себя множество машинных носителей информации. В качестве примера, но не ограничения, машинный носитель информации может содержать носитель для хранения информации. Память компьютерной системы может включать в себя машинный носитель информации в виде энергозависимой и/или энергонезависимой памяти, такой как постоянная память (ROM) и оперативная память (RAM). Базовая система ввода/вывода (BIOS), содержащая основные процедуры, которые помогают передавать информацию между элементами в пределах компьютерной системы, например, во время запуска, обычно хранится в ROM. RAM обычно содержит данные и/или программные модули, которые непосредственно доступны и/или выполняются в текущий момент времени процессором. В качестве примера, но не ограничения, вычислительный блок включает в себя операционную систему, прикладные программы, другие программные модули и данные программ. Компоненты, показанные в памяти, также могут содержаться в других съемных/несъемных, энергозависимых/энергонезависимых машинных носителях информации или они могут быть реализованы в вычислительном блоке через прикладной программный интерфейс (API), который может находиться на отдельном вычислительном блоке, подключенном через компьютерную систему или сеть. Только в качестве примера, жесткий диск с возможностью записи и чтения - несъемный, энергонезависимый магнитный носитель, накопитель на магнитных дисках с возможностью записи и чтения -съемный, энергонезависимый магнитный диск, а привод оптических дисков с возможностью записи и чтения - съемный,энергонезависимый оптический диск или другой оптический носитель. Другие съемные/несъемные,энергозависимые/энергонезависимые машинные носители информации, которые могут использоваться в типовой операционной среде, могут включать в себя, но не ограничиваясь, кассеты с магнитной пленкой,карты флэш-памяти, DVD-диски, цифровую видеопленку, твердотельные запоминающие устройства с произвольным доступом, твердотельные постоянные запоминающие устройства и т. п. Приводы и относящиеся к ним машинные носители информации, о которых говорилось выше, следовательно, обеспечивают хранение и/или содержат машинные команды, структуры данных, программные модули и другие данные для вычислительного блока. Клиент может вводить команды и информацию в вычислительный блок через клиентский интерфейс, который может представлять собой такие устройства, как клавиатура и указательное устройство,обычно именуемое мышью, шаровой манипулятор или сенсорная панель. Устройства ввода могут включать в себя микрофон, джойстик, спутниковую тарелку, сканер и т. п. Эти и другие устройства ввода зачастую подключают к вычислительному блоку через системную шину, но могут подключать через дру-5 025127 гой интерфейс и системы шин, такие как параллельный порт или универсальная последовательная шина(USB). Монитор или устройство отображения другого типа может подключаться к системной шине через интерфейс, такой как видеоинтерфейс. С видеоинтерфейсом может также использоваться графический пользовательский интерфейс (GUI), чтобы принимать команды от клиентского интерфейса и передавать команды процессору. В дополнение к монитору компьютеры также могут включать в себя другие периферийные устройства вывода, такие как громкоговорители и принтер, которые могут быть подключены через выводной периферийный интерфейс. Хотя многие другие внутренние компоненты вычислительного блока не показаны, специалисты в области техники поймут, что такие компоненты и их взаимная связь хорошо известны. В то время, как настоящее изобретение было описано по отношению к предпочтительным в настоящее время вариантам осуществления, специалистам в области техники будет понятно, что не предполагается ограничивать изобретение этими вариантами осуществления. Настоящее изобретение, например, может использоваться с любыми типами данных, которые рассматривают как регионализованные переменные, или с любым свойством, которое имеет пространственные координаты, привязанные к измерениям свойства. Следовательно, другие промышленные приложения могут включать в себя:i) исследования окружающей среды на предмет следов металлов, токсинов;ii) нанесение на карту количества и качества угля и возможные его загрязнители, такие как сера и ртуть;iii) измерение силы сигнала в отрасли сотовой телефонии;iv) создание карт водоносных горизонтов;v) нанесение на карту характера почвенного покрова иvi) анализ и прогнозирование количества осадков с использованием доплеровской РЛС и измерений количества осадков. Поэтому предполагается, что к описанным вариантам осуществления могут быть добавлены альтернативные варианты осуществления и внесены модификации, не отходя от сущности и объема изобретения, заданного прилагаемой формулой изобретения и эквивалентами. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ 1. Способ вычисления вариограммной модели скважины, включающий этапы, на которых выбирают входные данные и данные с координатной привязкой, при этом входные данные содержат, по меньшей мере, каротажные данные о скважине и вторичные данные, содержащие сейсмические данные; обрабатывают входные данные с использованием компьютерного процессора, с тем чтобы использовать в отношении указанных входных данных преобразование нормальных меток или стандартизировать указанные входные данные; вычисляют вертикальную экспериментальную вариограмму, используяi) каротажные данные о скважине после их обработки с использованием компьютерного процессора;ii) стандартное расстояние вертикального единичного лага иiii) стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы; вычисляют горизонтальные экспериментальные вариограммы, используя i) вторичные данные после их обработки с использованием компьютера; ii) стандартное расстояние горизонтального единичного лага и iii) стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы; и выполняют автоматическое согласование вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы для формирования вариограммной модели, которая представляет стандартную 3D вариограммную модель. 2. Способ по п.1, в котором обрабатывают входные данные с использованием компьютера, чтобы использовать в отношении указанных входных данных преобразование нормальных меток, если вариограммная модель предназначена для моделирования. 3. Способ по п.1, в котором обрабатывают входные данные с использованием компьютера, чтобы стандартизировать указанные входные данные, если вариограммная модель предназначена для интерполяции. 4. Способ по п.1, в котором при определении стандартного расстояния вертикального единичного лага вычисляют расстояния между двумя соседними отсчетами, используя каротажные данные о скважине; собирают все значения расстояния между каждыми двумя соседними отсчетами для формирования распределения; устраняют выбросы в распределении; и вычисляют среднее значение для распределения, которое представляет стандартное расстояние вертикального единичного лага. 5. Способ по п.4, в котором стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы вычисляют с использованием стандартного расстояния вертикального единичного лага. 6. Способ по п.1, в котором при определении стандартного расстояния горизонтального единичного лага вычисляют средний размер горизонтальной ячейки сетки для данных с координатной привязкой; и устанавливают указанный средний размер горизонтальной ячейки сетки в качестве стандартного расстояния горизонтального единичного лага. 7. Способ по п.6, в котором стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы вычисляют с использованием стандартного расстояния горизонтального единичного лага. 8. Способ по п.1, в котором дополнительно отбирают вторичные данные, с тем чтобы уменьшить их размер перед обработкой входных данных и вычислением горизонтальной экспериментальной вариограммы. 9. Способ по п.1, в котором этап, на котором вычисляют вертикальную экспериментальную вариограмму и горизонтальную экспериментальную вариограмму, включает в себя этап, на котором обрабатывают вертикальную экспериментальную вариограмму и горизонтальную экспериментальную вариограмму, с тем чтобы определить главный азимут для горизонтальных экспериментальных вариограмм. 10. Способ по п.9, в котором этап, на котором обрабатывают горизонтальные экспериментальные вариограммы, включает в себя этап, на котором вычисляют горизонтальные экспериментальные вариограммы по указанному главному направлению и по направлению оси, перпендикулярному главному. 11. Компьютерный носитель информации, содержащий команды для осуществления способа по п.1,при выполнении которых реализуются следующие операции: выбор входных данных и данных с координатной привязкой, при этом входные данные содержат,по меньшей мере, каротажные данные о скважине и вторичные данные, содержащие сейсмические данные; обработку входных данных с использованием компьютера, с тем чтобы использовать в отношении указанных входных данных преобразование нормальных меток или стандартизировать входные данные; вычисление вертикальной экспериментальной вариограммы, используяi) каротажные данные о скважине после их обработки с использованием компьютера;ii) стандартное расстояние вертикального единичного лага иiii) стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы; вычисление горизонтальных экспериментальных вариограмм, используяi) вторичные данные после их обработки с использованием компьютера;ii) стандартное расстояние горизонтального единичного лага иiii) стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы; и автоматическое согласование вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы для формирования вариограммной модели, которая представляет стандартную 3D вариограммную модель. 12. Компьютерный носитель по п.11, в котором обрабатываются входные данные с использованием компьютера, чтобы использовать в отношении указанных входных данных преобразование нормальных меток, если вариограммная модель предназначена для моделирования. 13. Компьютерный носитель по п.11, в котором обрабатываются входные данные с использованием компьютера, чтобы стандартизировать указанные входные данные, если вариограммная модель предназначена для интерполяции. 14. Компьютерный носитель по п.11, в котором при определении стандартного расстояния вертикального единичного лага вычисляется расстояние между двумя соседними отсчетами, используя каротажные данные о скважине; собираются все значения расстояния между каждыми двумя соседними отсчетами для формирования распределения; устраняются выбросы в распределении; и вычисляется среднее значение для распределения, которое представляет стандартное расстояние вертикального единичного лага. 15. Компьютерный носитель по п.14, в котором стандартное число лагов для вертикальной экспериментальной вариограммы вычисляется с использованием стандартного расстояния вертикального единичного лага. 16. Компьютерный носитель по п.11, в котором при определении стандартного расстояния горизонтального единичного лага вычисляется средний размер горизонтальной ячейки сетки для данных с координатной привязкой; и устанавливается средний размер горизонтальной ячейки сетки в качестве стандартного расстояния горизонтального единичного лага. 17. Компьютерный носитель по п.16, в котором стандартное число лагов для горизонтальной экспериментальной вариограммы вычисляется с использованием стандартного расстояния горизонтального единичного лага. 18. Компьютерный носитель по п.11, дополнительно выполняющий отбор вторичных данных для уменьшения их размера перед обработкой входных данных и вычислением горизонтальной экспериментальной вариограммы. 19. Компьютерный носитель по п.11, в котором вычисление вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы включает в себя обработку вертикальной экспериментальной вариограммы и горизонтальной экспериментальной вариограммы для определения главного азимута для горизонтальных экспериментальных вариограмм. 20. Компьютерный носитель по п.19, в котором обработка горизонтальных экспериментальных вариограмм включает в себя вычисление горизонтальных экспериментальных вариограмм по главному направлению и по направлению, перпендикулярному главному направлению.

МПК / Метки

МПК: G06F 17/10

Метки: модели, способ, устройство, посредством, скважины, вариограммной, программы, вычисления, постоянное

Код ссылки

<a href="http://easpatents.com/13-25127-sposob-vychisleniya-variogrammnojj-modeli-skvazhiny-i-postoyannoe-ustrojjstvo-dlya-vychisleniya-posredstvom-programmy-variogrammnojj-modeli-skvazhiny.html" rel="bookmark" title="База патентов Евразийского Союза">Способ вычисления вариограммной модели скважины и постоянное устройство для вычисления посредством программы вариограммной модели скважины</a>

Похожие патенты