Ôn tập địa thống kê

ÔN TẬP MÔN ĐỊA THỐNG KÊ – THẦY DŨNG
1. Quy trình xây dựng mộ hình địa chất vỉa như thế nào, mục đích, tầm quan trọng?
Quy trình xây dựng mô hình địa chất 3D phụ thuộc vào tính sẵn có của dữ liệu, thời gian nghiên
cứu, loại vỉa chứa và trình độ của người làm mô hình. Nhìn chung các bước xây dựng mô hình
địa chất 3D như sau:
+ Xác định kích thước của đối tượng cần xây dựng mô hình và mô hình hóa kích thước ô lưới.
+ Thiết lập mô hình địa chất và định nghĩa các đới (zone) cho mô hình
+ Trong mỗi đới:
-

Xác định mối tương quan về địa tầng

-

Xác định số lượng của các loại đá, dữ liệu và mối tương quan không gian

-

Xây dựng mô hình tướng đá 3D

-

Thiết lập giá trị độ rỗng và độ thấm và mối tương quan không gian

-

Xây dựng mô hình độ rỗng 3D

-

Xây dựng mô hình độ thấm 3D

+ Xác minh lại mô hình
+ Kết hợp mô hình của từng zone thành một mô hình duy nhất cho vỉa.
Mục đích, tầm quan trọng xây dựng mô hình địa chất 3D:
Xây dựng mô hình địa chất 3D có ý nghĩa đặc biệt quan trọng nhằm xác định:
+ Trữ lượng (trữ lượng dầu khí có thể thu hồi)
+ Hệ số thu hồi (tính toán các chỉ số kinh tế…)
+ Chất lượng của sản phẩm
+ Chi phí triển khai dự án
+ Độ không chắc chắn của thông số tính toán.


Những gì khách hàng muốn để Xác định
-

Giá trị của vỉa chứa

􀂅 trữ lượng (hydrocarbon thu hồi)
􀂅 giá giao hàng (giá trị thời gian của tiền, ví dụ, NPV)
􀂅 chất lượng của các hydrocarbon
􀂅 bao nhiêu chi phí được yêu cầu trích xuất
􀂅 không chắc chắn của những ước tính
-

địa chất và các yếu tố kỹ thuật để xác định giá trị của vỉa chứa

􀂅 liên tục (phạm vi không gian) của các thân sản phẩm
􀂅 Kiến trúc (tổ chức nội bộ) của các thân sản phẩm

􀂅 kết nối của các thân sản phẩm lân cận
􀂅 chất lượng vỉa chứa (các thuộc tính trong cơ thể vỉa)
􀂅 thuộc tính đá (phi-k)
􀂅 thuộc tính chất lưu (PVT)

Transgressions and Regressions
􀂅 biến động mực nước biển gây ra bởi những thứ như:
􀂅 Thay đổi kích thước của các tảng băng vùng cực, do sự thay đổi khí hậu
􀂅 nóng chảy của các tảng băng dẫn đến mực nước biển dâng (sự vi phạm) - nó đã được tính toán
rằng sự tan chảy hoàn toàn của băng Nam Cực liệu sẽ làm tăng mức nước biển dâng cao 60 - 70
mét (200 feet).
􀂅 phát triển của tảng băng dẫn đến giảm mực nước biển (thoái) - tính toán cho thấy mực nước
biển lên tới 100 mét (300 feet) thấp hơn so với hiện nay chiều cao của Ice Age đóng băng cuối
cùng tại. Nhiều khu vực thềm lục địa có thể đã được lộ và khô khan.
􀂅 Tốc độ đáy biển - trong thời gian đáy biển nhanh chóng lan rộng và ngầm núi lửa, hệ thống
núi biển được mở rộng bằng cách thêm dung nham, thay nước vào các mép của lục địa (lấn).
􀂅 địa hoá sụt lún hoặc nâng đất - Trong 8000 - 10.000 năm kể từ khi sự tan chảy của dải băng
băng hà cuối cùng trên khắp Bắc Mỹ, các bộ phận của Canada đã tăng do nâng đẳng tĩnh bằng
cách lên đến 300 mét.


Luật Walther

􀂅 môi trường trầm tích mà bắt đầu side-by-side sẽ kết thúc chồng chéo nhau theo thời gian do
biển tiến và regressions.
􀂅 Kết quả là một chuỗi dọc của giường. Trình tự theo chiều dọc của tướng phản ánh sự phân bố
phương ban đầu của môi trường trầm tích.

The Nature of Reservoir and Geologic Data
􀂅 Quyết định quan trọng phải được thực hiện với rất ít thông tin có sẵn

􀂅 loại khác nhau của dữ liệu phải được tích hợp
􀂅 khác nhau từ khoa học "thử nghiệm"
􀂅 Không chế tạo và không lặp lại
􀂅 Chắp vá, được đo tại các vị trí tốt hoặc có nguồn gốc từ biểu hiện bề mặt
􀂅 độc đáo,
􀂅 là kết quả của quá trình kết thúc và kết quả được cố định và một số bằng chứng bị hủy
􀂅 Lấy dữ liệu thường là tốn kém
􀂅 Cần phải sử dụng các dữ liệu có sẵn
􀂅 Rất thường nó không phải là dữ liệu chúng tôi muốn làm việc với
􀂅 khả năng có nhiều mảnh của dữ liệu được lấy mẫu (để làm việcvới)
􀂅 Bốn lớp dữ liệu
􀂅 đo lường (log độ xốp)
􀂅 đếm (số gãy xương tự nhiên mỗi ft wellbore)
􀂅 xác định (hồ chứa / rock không chứa)
􀂅 xếp hạng ("ưa" đá dầu)


􀂅 dữ liệu không nên được tách ra từ các phương pháp thu thập
􀂅 Với phương pháp mới để thu thập dữ liệu nhanh chóng và các phương pháp phân tích mới, nó
rất dễ dàng để có được chìm trong một khối lượng dữ liệu không thích hợp
􀂅 điều tra chính nên làm một số các bộ sưu tập dữ liệu
Câu 2: Đánh giá các thông số về thống kê, ứng dụng các thông số này trong phân tích số liệu
dầu khí
Mean m: Giá trị trung bình số học của bộ số liệu

Median M: Giá trị mà tại đó xác xuất phần trăm cộng dồn bằng 50%
Mode: Giá trị xuất hiện nhiều nhất trong bộ mẫu
Quantile: phân chia dữ liệu theo từng khoảng.
Phương sai 2: trung bình bình phương của sai lệch giữa tập số liệu và trị trung bình
N

�( x   )

2

i

n

�( x  x)

2

i

2
i 1
 
Độ lệch chuẩn
N s: căn bậc 2Scủa phương
n  1sai
2

i 1

Skewness: thông số tính độ lệch; skew > 0: bộ 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 trong thống kê 2 biến:

Hệ số tương quan:


Câu 3: Biểu đồ Variogram, ý nghĩa, cách tính, cách minh giả biểu đồ Variogram
Biểu đồ Variogram là biểu đồ thể hiện mối tương quan không gian của bộ dữ liệu. Các quy luật
trong Variogram:
+ Tính chất chu kỳ của 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 bộ dữ liệu không có mtq không gian nào. Tuy nhiên luôn giả sử bộ dữ liệu có mối
tương quan.
Các thông số biểu đồ Variogram:
Sill C(0): Sự sai khác của bộ dữ liệu (sill =1 là hàm đã chuẩn hóa). Sil càng cao thì (h) càng cao
-> sự chênh lệch các giá trị tính toán càng lớn -> sai số càng lớn. Khi tính toán ta phải nhân thêm
giá trị sill. Khi tính toán, nếu giá trị sill tăng liên tục thì ta cần loại bỏ các giá trị sai khác nhiều
để được bộ data mới -> sill sẽ tiệm cận một giá trị.
Range R: Bán kính ảnh hưởng: trong khoảng bán kính ảnh hưởng thì các giá trị có mối tq với
nhau.
Nugget: sai số nội tại của bộ data.
Các mô hình Var:
+ Mô hình hình cầu: phù hợp đánh giá đặc tính của vỉa tuyến tính. Mô hình này dùng phổ biến.

+ Mô hình hàm mũ: Sử dụng trong đánh giá vỉa tỷ lệ nhỏ, khu vực nhỏ, dùng trong khu vực có
độ liên tục không lớn: vỉa có nhiều lớp xen kẹp mỏng.

+ Mô hình hàm Gaussian: Mức độ liên tục khá tốt của đối tượng địa chất , đối tượng địa chất
đồng nhất-> ít sử dụng.


Bán kính ảnh hưởng Spherical > R Ex > R Gaussian
Cách minh giải Var:

Câu 4: Tính toán Kriging (ordinary): thế nào là SK, OK, cách xây dựng
Kriging: là phương pháp nội suy, dự báo những khu vực chưa có dữ liệu. Nhược điểm: sai số/
là nhỏ nhất dựa trên mô hình Var đã tính toán; Ưu điểm: Kq dự báo không bị lệch (Unbiased);
Phương pháp Krig gắn giá trị ngoại suy đã bao hàm trọng số của khu vực;
Đặc tính của Krig:
+ Giá trị dự báo không lệch tuyến tính
+ Dự báo chính xác những điểm chưa có dữ liệu
+ Krig không phụ thuộc giá trị bộ dữ 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 của khu vực (giá trị mean này rất khó tìm)
Ordinary Kig: Không cần biết giá trị Mean khu vực, bản chất của OK là đã tính đến giá trị mean
thay đổi nhưng giá trị này không tường minh, không cần phân chia theo mặt đồng nhất.
Universal Krig: Giá trị tại đó data biến đổi theo quy luật đơn giản
KT: mean thay đổi là tường minh: (Vd: cho n pt và, m=a+bx+cy thì số phương trình giải của
OK+KT =n+4)

Goals of the Course:
Hiểu được quy trình làm việc mô hình vỉa từ việc xây dựng mô hình vỉa tĩnh 3D thông
qua upgridding và upscaling cho mô phỏng chứa năng động
􀂅 Nâng cao nhận thức của địa thống kê và các tình huống mà việc áp dụng các kỹ thuật địa
thống kê có thể tăng thêm giá trị
􀂅 Tìm hiểu cách tập hợp và phân tích các dữ liệu cần thiết cho các kỹ thuật địa thống kê
􀂅 Hiểu những hạn chế của mô hình số kết quả và các kỹ thuật địa thống kê
􀂅 Bước qua phần chính của một mô hình nghiên cứu vỉa (layering, tướng mô hình, mô hình độ
rỗng, mô hình độ thấm).