ÔN TẬP MÔN ĐỊA THỐNG KÊ – THẦY DŨNG Quy trình xây dựng mộ hình địa chất vỉa nào, mục đích, tầm quan trọng? Quy trình xây dựng mơ hình địa chất 3D phụ thuộc vào tính sẵn có liệu, thời gian nghiên cứu, loại vỉa chứa trình độ người làm mơ hình Nhìn chung bước xây dựng mơ hình địa chất 3D sau: + Xác định kích thước đối tượng cần xây dựng mơ hình mơ hình hóa kích thước lưới + Thiết lập mơ hình địa chất định nghĩa đới (zone) cho mơ hình + Trong đới: - Xác định mối tương quan địa tầng - Xác định số lượng loại đá, liệu mối tương quan không gian - Xây dựng mơ hình tướng đá 3D - Thiết lập giá trị độ rỗng độ thấm mối tương quan khơng gian - Xây dựng mơ hình độ rỗng 3D - Xây dựng mơ hình độ thấm 3D + Xác minh lại mơ hình + Kết hợp mơ hình zone thành mơ hình cho vỉa Mục đích, tầm quan trọng xây dựng mơ hình địa chất 3D: Xây dựng mơ hình địa chất 3D có ý nghĩa đặc biệt quan trọng nhằm xác định: + Trữ lượng (trữ lượng dầu khí thu hồi) + Hệ số thu hồi (tính tốn số kinh tế…) + Chất lượng sản phẩm + Chi phí triển khai dự án + Độ khơng chắn thơng số tính tốn  Những khách hàng muốn để Xác định - Giá trị vỉa chứa 􀂅 trữ lượng (hydrocarbon thu hồi) 􀂅 giá giao hàng (giá trị thời gian tiền, ví dụ, NPV) 􀂅 chất lượng hydrocarbon 􀂅 chi phí u cầu trích xuất 􀂅 khơng chắn ước tính - địa chất yếu tố kỹ thuật để xác định giá trị vỉa chứa 􀂅 liên tục (phạm vi không gian) thân sản phẩm 􀂅 Kiến trúc (tổ chức nội bộ) thân sản phẩm 􀂅 kết nối thân sản phẩm lân cận 􀂅 chất lượng vỉa chứa (các thuộc tính thể vỉa) 􀂅 thuộc tính đá (phi-k) 􀂅 thuộc tính chất lưu (PVT) Transgressions and Regressions 􀂅 biến động mực nước biển gây thứ như: 􀂅 Thay đổi kích thước tảng băng vùng cực, thay đổi khí hậu 􀂅 nóng chảy tảng băng dẫn đến mực nước biển dâng (sự vi phạm) - tính tốn tan chảy hồn tồn băng Nam Cực liệu làm tăng mức nước biển dâng cao 60 - 70 mét (200 feet) 􀂅 phát triển tảng băng dẫn đến giảm mực nước biển (thối) - tính tốn cho thấy mực nước biển lên tới 100 mét (300 feet) thấp so với chiều cao Ice Age đóng băng cuối Nhiều khu vực thềm lục địa lộ khô khan 􀂅 Tốc độ đáy biển - thời gian đáy biển nhanh chóng lan rộng ngầm núi lửa, hệ thống núi biển mở rộng cách thêm dung nham, thay nước vào mép lục địa (lấn) 􀂅 địa hoá sụt lún nâng đất - Trong 8000 - 10.000 năm kể từ tan chảy dải băng băng hà cuối khắp Bắc Mỹ, phận Canada tăng nâng đẳng tĩnh cách lên đến 300 mét  Luật Walther 􀂅 môi trường trầm tích mà bắt đầu side-by-side kết thúc chồng chéo theo thời gian biển tiến regressions 􀂅 Kết chuỗi dọc giường Trình tự theo chiều dọc tướng phản ánh phân bố phương ban đầu mơi trường trầm tích The Nature of Reservoir and Geologic Data 􀂅 Quyết định quan trọng phải thực với thơng tin có sẵn 􀂅 loại khác liệu phải tích hợp 􀂅 khác từ khoa học "thử nghiệm" 􀂅 Không chế tạo không lặp lại 􀂅 Chắp vá, đo vị trí tốt có nguồn gốc từ biểu bề mặt 􀂅 độc đáo, 􀂅 kết trình kết thúc kết cố định số chứng bị hủy 􀂅 Lấy liệu thường tốn 􀂅 Cần phải sử dụng liệu có sẵn 􀂅 Rất thường khơng phải liệu chúng tơi muốn làm việc với 􀂅 khả có nhiều mảnh liệu lấy mẫu (để làm việcvới) 􀂅 Bốn lớp liệu 􀂅 đo lường (log độ xốp) 􀂅 đếm (số gãy xương tự nhiên ft wellbore) 􀂅 xác định (hồ chứa / rock không chứa) 􀂅 xếp hạng ("ưa" đá dầu) 􀂅 liệu không nên tách từ phương pháp thu thập 􀂅 Với phương pháp để thu thập liệu nhanh chóng phương pháp phân tích mới, dễ dàng để có chìm khối lượng liệu khơng thích hợp 􀂅 điều tra nên làm số sưu tập liệu Câu 2: Đánh giá thông số thống kê, ứng dụng thơng số phân tích số liệu dầu khí Mean m: Giá trị trung bình số học số liệu Median M: Giá trị mà xác xuất phần trăm cộng dồn 50% Mode: Giá trị xuất nhiều mẫu Quantile: phân chia liệu theo khoảng Phương sai 2: trung bình bình phương sai lệch tập số liệu trị trung bình N �( x   ) i n �( x  x) i i 1   Độ lệch chuẩn N s: bậc 2Scủa phương n  1sai i 1 Skewness: thơng số tính độ lệch; skew > 0: số liệu giá trị nhỏ nhiều hơn: lệch phải; skew = 0: hàm phân bố chuẩn Kurtosis:Giá trị tính toán độ nhọn/tù: K> 0: nhọn; k < 0: tù Hệ số tương quan: Nếu CV > 0: lệch; Phương sai thống kê biến: Hệ số tương quan: Câu 3: Biểu đồ Variogram, ý nghĩa, cách tính, cách minh giả biểu đồ Variogram Biểu đồ Variogram biểu đồ thể mối tương quan không gian liệu Các quy luật Variogram: + Tính chất chu kỳ địa chất: biển tiến, biển thoái + Nhịp địa tầng + Xu hướng biến đổi địa chất + Các mối tương quan không gian giảm dần theo khoảng cách + Có thể liệu khơng có mtq không gian Tuy nhiên giả sử liệu có mối tương quan Các thơng số biểu đồ Variogram: Sill C(0): Sự sai khác liệu (sill =1 hàm chuẩn hóa) Sil cao (h) cao -> chênh lệch giá trị tính tốn lớn -> sai số lớn Khi tính tốn ta phải nhân thêm giá trị sill Khi tính tốn, giá trị sill tăng liên tục ta cần loại bỏ giá trị sai khác nhiều để data -> sill tiệm cận giá trị Range R: Bán kính ảnh hưởng: khoảng bán kính ảnh hưởng giá trị có mối tq với Nugget: sai số nội data Các mơ hình Var: + Mơ hình hình cầu: phù hợp đánh giá đặc tính vỉa tuyến tính Mơ hình dùng phổ biến + Mơ hình hàm mũ: Sử dụng đánh giá vỉa tỷ lệ nhỏ, khu vực nhỏ, dùng khu vực có độ liên tục khơng lớn: vỉa có nhiều lớp xen kẹp mỏng + Mơ hình hàm Gaussian: Mức độ liên tục tốt đối tượng địa chất , đối tượng địa chất đồng nhất-> sử dụng Bán kính ảnh hưởng Spherical > R Ex > R Gaussian Cách minh giải Var: Câu 4: Tính tốn Kriging (ordinary): SK, OK, cách xây dựng Kriging: phương pháp nội suy, dự báo khu vực chưa có liệu Nhược điểm: sai số/ nhỏ dựa mơ hình Var tính tốn; Ưu điểm: Kq dự báo không bị lệch (Unbiased); Phương pháp Krig gắn giá trị ngoại suy bao hàm trọng số khu vực; Đặc tính Krig: + Giá trị dự báo khơng lệch tuyến tính + Dự báo xác điểm chưa có liệu + Krig khơng phụ thuộc giá trị liệu + Sắp xếp data: Đã gắn trọng số cho dự liệu + Sai số độc lập với phân bố Krig (sai số đạt min) Các phương pháp Krig: Simple Krig: phải biết giá trị Mean khu vực (giá trị mean khó tìm) Ordinary Kig: Khơng cần biết giá trị Mean khu vực, chất OK tính đến giá trị mean thay đổi giá trị không tường minh, không cần phân chia theo mặt đồng Universal Krig: Giá trị data biến đổi theo quy luật đơn giản KT: mean thay đổi tường minh: (Vd: cho n pt và, m=a+bx+cy số phương trình giải OK+KT =n+4) Goals of the Course: Hiểu quy trình làm việc mơ hình vỉa từ việc xây dựng mơ hình vỉa tĩnh 3D thơng qua upgridding upscaling cho mô chứa động 􀂅 Nâng cao nhận thức địa thống kê tình mà việc áp dụng kỹ thuật địa thống kê tăng thêm giá trị 􀂅 Tìm hiểu cách tập hợp phân tích liệu cần thiết cho kỹ thuật địa thống kê 􀂅 Hiểu hạn chế mơ hình số kết kỹ thuật địa thống kê 􀂅 Bước qua phần mơ hình nghiên cứu vỉa (layering, tướng mơ hình, mơ hình độ rỗng, mơ hình độ thấm)  ... hình vỉa tĩnh 3D thông qua upgridding upscaling cho mô chứa động