báo cáo CUỐI KHÓA địa THỐNG kê tìm HIỂU cá bài báo ỨNG DỤNG địa THỐNG kê vào TRONG LĨNH vực địa CHẤT và dầu KHÍ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA KỸ THUẬT ĐỊA CHẤT VÀ DẦU KHÍ

------***-----BÁO CÁO CUỐI KHĨA ĐỊA THỐNG KÊ
TÌM HIỂU CÁC BÀI BÁO ỨNG DỤNG ĐỊA THỐNG KÊ VÀO TRONG
LĨNH VỰC ĐỊA CHẤT VÀ DẦU KHÍ

GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG
SINH VIÊN THỰC HIỆN:
NGUYỄN VĂN HỊA

1812322

HỒNG NGUYỄN TẤN ĐẠT 1811851
ĐẶNG GIA LONG

1812852

TP HỒ CHÍ MINH, NGÀY 10 THÁNG 8 NĂM 2021


MỤC LỤC
CHƯƠNG I: Review bài báo....................................................................................................................1
PHẦN I:......................................................................................................................................................1
Bài báo : ỨNG DỤNG ĐỊA THỐNG KÊ ĐỂ ĐÁNH GIÁ NHỮNG MẠNG LƯỚI TRẠM THỜI
TIẾT RIÊNG BIỆT...............................................................................................................................1
1.

Mục đích của để tài:...............................................................................................................1

2. Giới thiệu:......................................................................................................................................2
3. Lý thuyết cơ bản của các trạm thời tiết riêng phần:..................................................................2
4. Nghiên cứu điển hình:...................................................................................................................3
5. Mơ tả dữ liệu có sẵn:......................................................................................................................4
6. Đánh giá hiệu suất của mạng lưới:...............................................................................................4
7. Kết quả và thảo luận:....................................................................................................................4
8. Kết luận:.......................................................................................................................................10
PHẦN 2:...................................................................................................................................................12
Bài báo: DỰ ĐOÁN HIỆU SUẤT VỈA CHỨA BẰNG CÁCH SỬ DỤNG ĐỊA THỐNG KÊ VÀ
MƠ PHỎNG CỬA SỔ TẠO DẦU.....................................................................................................12
1.Mục đích của đề tài:.....................................................................................................................12
2. Giới thiệu:.....................................................................................................................................13
3. Giới thiệu vỉa ở Ả Rập Xê Út......................................................................................................13
4. Nghiên cứu mơ hình:...................................................................................................................15
5. Điều chỉnh dữ liệu:.......................................................................................................................18
6. Các trường hợp dự đốn:............................................................................................................19
7. Kết quả và phân tích:..................................................................................................................20
8. Kết luận:.......................................................................................................................................20
CHƯƠNG II: CỞ SỞ LÍ THUYẾT.......................................................................................................20
1.1

Variogram:...............................................................................................................................21

1.2

. Covariance:............................................................................................................................22

1.3

. Kriging:..................................................................................................................................23

1.4

. CoKriging:..............................................................................................................................23

CHƯƠNG III. ỨNG DỤNG BÀI HỌC..................................................................................................24
1.

Mơ tả dữ liệu:...........................................................................................................................24

2.

Nhận xét:..................................................................................................................................25
2.1

Thơng số chính (Z - bề dày):...............................................................................................25


25
2.2
3.

Thơng số phụ (Z2 - độ sâu):.................................................................................................26
Xây dựng mơ hình variogam phù hợp:..................................................................................30

Dưới đây là các kết quả điều chỉnh để tìm ra mơ hình Variogram phù hợp nhất..........................30
4.

Kết quả:....................................................................................................................................34

CHƯƠNG IV: KẾT LUẬN ĐỒ ÁN.......................................................................................................35
CHƯƠNG V: TÀI LIỆU THAM KHẢO...........................................................................................................36


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

CHƯƠNG I: Review bài báo
PHẦN I:
APPLICATION OF GEOSTATISTICS TO EVALUATE PARTIAL
WEATHER STATION NETWORKS
Tác giả: Muhammad Ashraf, Jim C.Loftis, K.G. Hubbard

Bài báo : ỨNG DỤNG ĐỊA THỐNG KÊ ĐỂ ĐÁNH GIÁ NHỮNG MẠNG
LƯỚI TRẠM THỜI TIẾT RIÊNG BIỆT
(Muhammad Ashraf, Jim C.Loftis, K.G. Hubbard
Received 6 February 1995; accepted 29 April 1996)

1. Mục đích của để tài:
Dữ liệu thời tiết khí hậu là một nguồn đầu vào thiết yếu cho việc xác định các
yêu cầu lượng nước tưới tiêu cho mùa màng. Mật độ và vị trí của các trạm thời tiết
là các yếu tố thiết kế có thể thay đổi để thu được mức độ chính xác của dữ liệu thời
tiết. Việc lên kế hoạch thiết kế các mạng lưới trạm thời tiết nên được cân nhắc về
kinh tế và một sự kết hợp các trạm thời tiết toàn bộ đa năng và các trạm riêng biệt
có thể là một sự thay thế hiệu quả về chi phí. Trạm thời tiết tồn bộ đa năng ở đây
được định nghĩa như là một trạm thu thập tất cả các biến số thời tiết đã từng được
sử dụng trong phương trình Penman đã được đo và trạm thời tiết “riêng biệt” là thu
thập một trong số đó, nhưng khơng phải tất cả các biến thời tiết đã được đo. Độ
chính xác của việc ước tính thốt hơi nước tham chiếu (Et r) cho các vị trí nằm cách

xa khu vực xung quanh các trạm thì phụ thuộc vào sai số của phép đo, sai số của
phương trình ước lượng và sai số cho việc nội suy. Sai số nội suy sẽ bị ảnh hưởng
bởi cấu trúc không gian của các biến số thời tiết và phương pháp của nội suy. Một
bộ dữ liệu khí hậu đã được nghiên cứu hằng ngày cho 2 năm (1898-1990) từ 17
trạm ở các bang Nebraska, Kansas và Colorado đã được sử dụng để so sánh các
thiết kế mạng lưới trạm thay thế và các phương pháp nội suy
1


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

2. Giới thiệu:
Việc lên kế hoạch cho tưới tiêu là phương pháp cho dự đoán khoảng thời
gian giữa các lần tưới tiêu tiếp theo. Việc lên kế hoạch có vai trị rất quan trọng cho
ngành nông nghiệp trong tương lai, đặc biệt là phát triển đất nước
3. Lý thuyết cơ bản của các trạm thời tiết riêng phần:
Việc lên kế hoạch cho các mạng lưới trạm đo thời tiết, khí hậu đã được nhiều
nhà nghiên cứu trong nhiều năm qua và trở nên cần thiết vì sự hạn chế và các yêu
cầu tối ưu hóa sử dụng dữ liệu khí hậu học.Perhaps là cơng việc nổi tiếng nhất đã
được thực hiện ngồi hiện trường bởi Gandi (1970). Mạng lưới thiết kế chỉ sử dụng
cho các trạm thời tiết đa năng (full weather stations) thường được sử dụng trong
những năm trở lại đây. Tuy nhiên nó phải được tối ưu về mặt kinh tế thì phải kết
hợp giữa các trạm tồn bộ đa năng và các trạm riêng biệt
Trạm thời tiết toàn bộ đa năng (A “full” Weather station) được định nghĩa là
trạm dùng để thu thập tất cả các biến số mà đã được sử dụng và điều chỉnh trong
phương trình của Penman. Trạm thời tiết riêng biệt (A “partial” weather station) là
dùng đẻ xác định một trong số các biến đó, khơng phải là tất cả. Mật độ và vị trí
các lớp khác nhau của các trạm đo thời tiết thì ít được sự quan tâm của các nhà

nghiên cứu. Đây là yêu cầu quan trọng trong đề xuất nghiên cứu thiết kế mật độ
mạng lưới các trạm, để đánh giá được những lợi thế của các trạm thời tiết riêng
biệt cho việc do chính xác lượng thốt hơi nước tham chiếu (Et r) và vị trí các lớp
khác nhau của các trạm
Gandin (1970) đã đề cập các yếu tố cơ bản của khí tượng học truyền thống đã
quan sát được tại một trạm ở mặt đất, các yếu tố này được chia là 3 nhóm tương
ứng. Nhóm thứ nhất là các yếu tố thời tiết bao gồm: áp suất khí quyển, nhiệt độ đất
tương ứng với độ sâu, thời gian nắng. Nhóm thứ hai gồm nhiệt độ khơng khí, độ
ẩm, tốc độ gió và độ che phủ của mây. Nhóm thứ ba bao gồm lượng mưa, đặc điểm
của tuyết phủ. Gandin (1970) cũng đã đề xuất cho khoảng cách lớn nhất giữa các
điểm cho mật độ dày thấp nhất của các mạng lưới ở nhóm thứ nhất là 150-200km,
nhóm thứ hai là 50-60km và nhóm thứ 3 là 30km
Một vài yếu tối của thời tiết quan sát được trong các lớp mà mà Gandin
(1970) đã đề xuất thì nằm ngồi phạm vi nghiên cứu, và ông ấy đã không ước tính
được lượng hơi nước bay hơi. Trong nghiên cứu hiện tại cho 2 lớp của các trạm
thời tiết đã được dùng cho thiết kế mạng lưới. Chúng được đưa ra dưới đây với các
yếu tố thời tiết, cần thiết cho việc ước tính Et r, quan sát trong mỗi lớp. Việc phân
chia này dựa trên chi phí đầu tư và hoạt động của các trạm thời tiết và các biến số
2


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

không gian của các yếu tố thời tiết. Lớp B có nhiệt độ cao nhất và thấp nhất, liên
quan đến độ ẩm và tốc độ của gió và lớp A kết hợp tất cả các yếu tố trong nhóm B
và có thêm bức xạ năng lượng mặt trời. Thường thì các yếu tố quan sát được ở lớp
B yêu cầu ít tinh vi hơn và các thiết bị với chi phí thấp hơn
4. Nghiên cứu điển hình:

Một nghiên cứu điển hình cơ bản bao gồm 17 trạm thời tiết nằm ở tiểu bang
Nebraska, Kansas và Colorado. Trong nghiên cứu này, được đo mối ngày liên tục
trong vịng 2 năm (1989-1990). Thơng tin địa lý cụ thể cho khu vực nghiên cứu
được cho trong bảng 1. Các điểm H và V trong bảng 1 là tọa độ nằm ngang và
thẳng đứng tương ứng của các điểm tham chiếu

Bảng 1 Thông tin địa lý của khu vực nghiên cứu

Hình 1 Các trạm đo thời tiết ở khu vực nghiên cứu
3


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

5. Mô tả dữ liệu có sẵn:
Dữ liệu được dùng trong nghiên cứu này từ Automated Weather Data
Network (AWDN) được điều hành bởi High Plains Climate Center (HPCC) nằm ở
trường đại học Nebraska, Lincoln. Các yếu tố thời tiết được quan sát ngoài từ các
trạm ngoài hiện trường trong nghiên cứu điển hình (Hubbard et, al,.. 1983). Dữ liệu
cuối cùng đã được phân tích trung bình theo hằng ngày, 3 ngày, hay hằng tuần theo
như các yếu tố thời tiết được đo bởi các trạm để cho yêu cầu của phương trình
Penman được mô tả trong phần phụ lục A : Nhiệt độ lớn nhất, nhỏ nhất ( 0C), độ
thấm tương tối (%), tốc độ của gió (kmday-1), bức xạ năng lượng mặt trời (MJm2
day-1), lượng hơi nước bốc hơi trung bình Etr (mmday-1)
6. Đánh giá hiệu suất của mạng lưới:
Để đánh giá hiệu suất của của phương pháp nội suy đã cho hoặc cấu hình của
mạng lưới, chúng ta cần một tiêu chí đo lường hiệu suất. Một trong những tiêu chí
đó là sai số nội suy bình phương gốc (RMSIE).

7. Kết quả và thảo luận:
7.1. Cấu trúc không gian của các biến thời tiết:
Cấu trúc khơng gian đã được tính cho hằng ngày của mùa hè (21 June – 21
September) dữ liệu của 1989 đã được cho trong bảng 2. Các đặc điểm khơng gian
có thể được đặc trưng bởi mơ hình tuyến tính dưới đây

Trong đó Xi là biến số độc lập của thời tiết, d ij là khổng cách (in km) và A và
B là hệ số của phương trình. Các giá trị A, B và hệ số tương quan r 2 được cho trong
bảng 2. Tất cả các phương trình được dựa vào cấu trúc khơng gian sau khi giá trị
trung bình đã được loại bỏ.

4


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

Bảng 2 Cấu trúc không gian của các biến thời tiết 1989 (92 ngày)

Tất cả các biến số đã cho thấy được mối tương quan không gian mạnh mẽ
đến độ trễ dài khoảng cách. Cho nhiều biến số, tuy nhiên mơ hình tuyến tính dự
đốn đặc điểm tương quan hoặc semi-variogram là ít rõ ràng hơn so với những cái
khác. Bảng 2 đã cho thấy được bức xạ năng lượng mặt trời, Et r, nhiệt độ trung bình
và nhiệt độ lớn nhất thì tương quan tốt hơn trong khơng gian (điều này cho thấy
rằng các biến số này ít sự phân tán trong mối tương quan của nó) so với tốc độ của
gió, độ ẩm tương đối và nhiệt độ thấp nhất, chỉ ra rằng ba yếu tố sau biến đổi nhiều
hơn trong khơng gian. Các biến có mối tương quan trong không gian bị nhiễu đã
được bao gồm trong lớp B

5


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

Hình 2 (a) Cấu trúc khơng gian của Etr (đã tính) cho bộ dữ liệu mùa hè năm
1989. (b) sample cross-semi-variogram của bức xạ năng lượng mặt trời và Etr và
độ thấm tương đối và Etr cho dữ liệu mùa hè 1989
7.2. Ứng dụng của các phương pháp nội suy:
Đối với dữ liệu của nghiên cứu điển hình, Et r (đã tính) có giá trị RMSIE thấp
hơn giá trỊ Etr (nội suy). Hình 3 cho thấy sự so sánh giữa RMSIE của 2 ước tính Etr
sử dụng ở Dickens và Garden city, từng cặp một, khi trạm thời tiết 11 lớp A đã
được sử dụng cho nội suy của dữ liệu mùa hè 1989. Gía trị RMSIE của việc ước
tính Etr bằng nội suy thấp hơn Etr tính tốn nhưng sự khác biệt không đáng kể

6


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

Bảng 3 và bảng 4 cung cấp sự so sánh của ba phương pháp nội suy cho một
cấu hình mạng lưới đa dạng sử dụng Dickens và Garden City như là điểm hư cấu.
Nhiều thời gian trung bình trước đó được hiển thị rất tốt. Nếu như sử dụng trục
trung tâm để tưới tiêu hàng ngày thì giá trị của biến số thời tiết và Et r sẽ thích hợp
nhất. Để việc tuois tiêu ít thường xuyên hơn, loại bỏ giá trị trung bình. Phương

pháp kriging sẽ là rất phù hợp trong trường hợp này

7


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

Bảng 3 Hiệu suất của cấu hình mạng lưới trạm thời tiết thay thế và phương
pháp nội suy trong ước tính Etr ở Dickens, Nebraska, các giá trị trong bảng cho
thấy sự giảm RMSIE đã được so sánh với cấu hình đầu tiên của 6 lớp A các trạm
thời tiết, sự cải thiện RMSIE của Etr ở Dickens hằng ngày của dữ liệu mùa hè 1989
bằng sử dụng co-kriging để chuyển đổi lớp B sang lớp A

8


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

Bảng 4 Cải thiện RMSIE của Etr ở Garden city cho bộ dữ liệu khác nhau sử
dụng lớp khác của các trạm thời tiết, dựa trên các cấu hình tham chiếu

9


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

Hình 3 Chọ cấu hình mạng lưới cho nghiên cứu điển hình (a) 6 lớp A các
trạm thời tiết; (b) 6 lớp A và 5 lớp B; (c) 6 lớp A và 10 lớp B; (d) 11 lớp A; (e) 11
lớp A và 5 lớp B
7.3. Đánh giá mạng lưới trạm thời tiết riêng biệt:
Kết quả của giá trị RMSIE sử dụng cho các trạm thời tiết tổng đa năng đã
được so sánh. Giá trị này đã giảm khi lớp B đã được thêm vào mạng lưới. Để tiết
kiệm được chi phí của các trạm thời tiết riêng biệt, họ phải làm giảm đi sai số của
phép nội suy khi chèn vào mạng lưới các lớp A hoặc cũng có thể thiết kế một
mạng lưới mới
Một nghiên cứu điển hình đã được sử dụng để đánh giá hiệu suất của sự kết
hợp các mạng lưới bằng cách sử dụng Dickens và Garden City như là điểm hư cấu.
6 cấu hình mạng lưới đã được sử dụng trong nghiên cứu này 5 cấu hình mạng lưới
được thể hiện trong hình số 3
8. Kết luận:
a. Cấu trúc không gian của tất cả các biến thời tiết đã được sử dụng để tính
Etr đã được tn theo mơ hình tuyến tính với khoảng cách có thể lên đến 600km
trong nghiên cứu điển hình. Các tương quan không gian của nhiệt độ lớn nhất, bức
xạ năng lượng mặt trời, Etr và nhiệt độ trung bình thì tốt hơn độ thấm tương đối,
tốc độ gió và nhiệt độ thấp nhất.

10


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

b. Một trong ba phương pháp nội suy trong nghiên cứu này thì nội suy

kriging và nghịch đảo bình phương khoảng cách cung cấp giá trị RMSIE thấp hơn
so với phương pháp nội suy nghịch đảo khoảng cách. Co-kriging đã áp dụng để cải
thiện ước tính hơn so vói Kriging thơng thường khi các trạm thời tiết riêng biệt bao
gồm các đại lượng khác.

Hình 4 Sự so sánh của phương sai Kriging cho cấu hình thơng thường của

các mạng lưới thiết kế khác nhau

Hình 5 Hiệu quả chi phí của các lớp khác nhau trên kriging RMSIE tại
Dickens cho dữ liệu mùa hè 1989 (Class A weather station cots US$10000; Class
B weather station costs US$4500)
11


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

c. Phương pháp Kriging đề xuất không được sử dụng tương quan tạm thời
của các biến thời thiết vì thế khơng được sử dụng các bộ dữ liệu đã đo từ lâu.
d. Cho nghiên cứu điển hình, ước tính Et r từ nội suy các biến thời tiết và tính
tốn Etr thì đã được so sánh. Do đó, nội suy của các biến thời biến đã được yêu cầu
khi sử dụng mạng lưới trạm thời tiết riêng sẽ dẫn đết sự mất đi độ chuẩn xác.
e. Sự kết hợp các trạm thời tiết toàn bộ đa năng và các trạm riêng biệt sẽ tiết
kiệm được chi phí hơn các mạng lưới tồn bộ là các trạm đa năng.
PHẦN 2:
PERFORMANCE PREDICTION USING GEOSTATISTICS AND
WINDOW RESERVOIR SIMULATION

Tác giả: J.P. Fontanilla, A.A. A1-Khalawi, Saudi Aramco, and S.G. Johnson,
Chevron, SPEMember

Bài báo: DỰ ĐOÁN HIỆU SUẤT VỈA CHỨA BẰNG CÁCH SỬ DỤNG ĐỊA
THỐNG KÊ VÀ MÔ PHỎNG CỬA SỔ TẠO DẦU
1.Mục đích của đề tài:
-Bài báo nghiên cứu về mơ hình cửa sổ đầu tiên ở khu vực đông bắc của một vỉa
chứa Cacbonat lớn ở Ả Rập Xê Út, dùng địa thống kê để mơ hình hóa sự xâm thực
của nước khơng đồng nhất trong khu vực phía tây nam của vỉa. Bên cạnh đó, bài
báo này mô tả những khu vực được kiểm tra một cách hiệu quả để phát hiện ra lũ
lụt ngoại vị hiện tại.
-Bài báo đã sử dụng phần mềm địa thống kê để xây dựng mơ hình địa chất, mơ
phỏng có điều kiện để thu được sự phân bố của độ thấm và thể tích dolomite.
Dữ liệu phân phối áp suất, water cuts, GOR cũng được biểu thị và đều khớp với dữ
liệu nghiên cứu trước đó. Các yếu tố hiệu chỉnh độ thấm và nhiều thông số khác
được yêu cầu để có được kết quả khớp kết quả cuối cùng.
-Ngồi ra giai đoạn dự đoán của nghiên cứu đã đánh giá tác động của việc khoan
lấp đất, sử dụng thang máy nhân tạo, thang máy, giếng ngang, hạn chế tốc độ sản
xuất và phát triển vùng chặt chẽ để hình thành các chiến lược suy giảm cho sự phát
12


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

triển của khu vực này. Mơ hình cửa sổ cũng sẽ được sử dụng để điều tra các vấn đề
quản lý hồ chứa hàng ngày trong khu vực này.
2. Giới thiệu:
Việc lên kế hoạch cho mục đích của nghiên cứu này là:

- Để mơ hình hóa sự xâm nhập của nước khơng đồng nhất tại khu vực cửa sổ tạo
dầu
- Xây dựng các kế hoạch khai thác tối ưu.
- Đánh giá hiệu quả của phương pháp nâng nhân tạo và giếng khoan ngang.
3. Giới thiệu vỉa ở Ả Rập Xê Út
3.1. Đặc điểm địa chất vỉa ở Ả Rập Xê Út:

Hình 1. Kết quả thu địa chấn vỉa Arab-D
Hình 1 bao gồm các lớp mô phỏng và mười bốn điểm đánh dấu địa chất. Có
bốn vùng được xác định trong vỉa Arab-D, vùng 1, 2, 3 và 4. Chỉ ba vùng trên
được coi là vỉa hiệu quả. Độ dày trung bình của ba khu vực là 200 feet.

13


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

Vùng 1 ngăn cách anhydrit bên trên với các đá chứa bên dưới của Vùng 2.
Vùng 1 là một khoảng mỏng là các hạt granit. Độ rỗng và độ thấm (tương ứng
khoảng 15% và 200 md) thấp so với Vùng 2.
Vùng 2 là vùng có độ thấm cao, độ dày lên đén 120ft với độ rỗng khoảng 2030%, có đoạn nhỏ hơn 7%.
Vùng 3 bao gồm một chuỗi xen kẽ các hạt granit có độ rỗng cao. Độ dày
khoảng 70 feet với các vùng thấm độ rỗng từ 7 đến 13%.
Sự phân vùng và phân lớp được xác định bởi phương pháp Gamma Ray. Khu
vực khai thác tốt nhất là ở gần đỉnh với các lớp độ rỗng cao là lớp 2, 3 và 4 ở vùng
2A.
3.2. Dữ liệu PVT :

Bảng 1.Tính chất PVT của dầu

14


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

Bảng 1 trình bày dữ liệu PVT dầu và Bảng 2 trình bày dữ liệu PVT khí cho vỉa
Arab-D tại điều kiện vỉa (3.100 psig ở 6100 feet), Bo, o và Rs là 1,305 RB / STB,
0,723 cp. và 520 scf / stb, tương ứng. Áp suất điểm bọt là 1900 psia.
3.3.

Dữ liệu áp suất mao dẫn:

- Hàm Leverett J-Funtilon sửa đổi đã được sử dụng để thể hiện mối tương quan
giữa áp suất mao dẫn, độ thấm, độ rỗng và thành phần thạch học.
- Bảng 3 cho thấy các hệ số được sử dụng để giải các phương trình cho các tầng và
các thành phần thạch học khác nhau. Ba đường cong áp suất mao dẫn được thiết
lập cho khu vực cho các lớp 1 và 8, lớp 2 đến lớp 7, và lớp 9 và 10.

Swf =a+

(J ¿¿ sw−b)c S iw
¿
a+( J sw −b)c

Swf : Hệ số phụ thuộc thạch học/tầng/độ thấm
Jsw : Leverett J-Function

Bảng 3. Các hệ số được sử dụng để tính Swi từ Jsw
15


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

4. Nghiên cứu mơ hình:
4.1. Mơ hình địa chất:
Mơ hình địa chất học được xây dựng bằng cách sử dụng phần mềm địa thống kê
với dữ liệu đầu vào như sau:
- Vị trí giếng
- Đánh dấu địa tầng giếng khoan
- Đường Log giếng khoan:
+ Độ rỗng
+ Thể tích của Dolomite
- Phầm mềm địa thống kê chia nhỏ vỉa Arab-D thành 549 lớp thẳng đứng (dày xấp
xỉ 0.15m) và 549 lớp này lại được chuyển đổi thành 10 lớp thẳng đứng khác trên
mô hình mơ phỏng dạng ơ

Với mỗi lớp mơ hình, phương pháp nghiên cứu như sau: Tính tốn variogram cho
phần trên của tầng đánh dấu. Sau đó sử dụng đường log độ rỗng, tính variogram độ
rỗng đẳng hướng. Tính variogram cho độ rỗng định hướng, nếu đỗ rỗng có tính

16


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

định hướng thì sử dụng mơ phỏng 3D có điều kiện. Hình 3 và 4 cho thấy tính đẳng
hướng và định hướng của độ rỗng cho lớp 2.

Hình 4. Sơ đồ Variogram cho độ rỗng định hướng cho lớp 2
Mô phỏng tuần tự Gaussian là một kỹ thuật mơ phỏng có điều kiện giữ nguyên
sự thay đổi về không gian. So với phương pháp Kriging thơng thường, phương
pháp có xu hướng phân bố đều độ rỗng. Tiếp tục lặp lại bước 2 và 3 cho đường ghi
thể tích dolomite.
- Mơ phỏng mơ hình cửa sổ tạo dầu là: mơ hình địa chất học có 50 ơ theo
phương X, 50 ơ theo phương Y, và 549 ô theo phương Z. Mỗi ô lưới có giá trị chỉ
định của độ rỗng, tổng bề dày và thể tích của dolomite lấy từ mơ hình tuần tự
Gaussian. Các bước thực hiện để có được độ thấm theo phương ngang, độ thấm
theo phương thẳng đứng và độ bão hịa nước ban đầu cho mỗi ơ mơ phỏng tương
ứng được trình bày dưới đây :
+ Phân bố độ thấm theo phương ngang: độ thấm của mơ hình địa chất được thu
được bằng cách sử dụng sự các phép biến đổi độ rỗng-thấm. Bảng 4 cho thấy các
phép biến đổi độ rỗng-thấm phụ thuộc thạch học và lớp. Có 7 biến đổi đối với đá
vôi và 3 biến đổi đối với dolomite
17


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

log k =S +ɸ+l

. k = độ thấm (md)
. ɸ = độ rỗng
. S :Hệ số chuyển đổi
. I :Hệ số chuyển đổi
+Phân bố độ thấm theo phương thẳng đứng: độ thấm theo phương thẳng đứng
được tính bằng các phép biến đổi độ rỗng theo phương ngang-độ thấm. Những
phương trình đó được sử dụng :

. Đối với độ rỗng ≥

2.5% thì ta có : Log (kv) = 5.2689*log ϕ – 5.3032

. Đối với độ rỗng < 2.5% thì ta có

: Log (kv) = 1.8*log ϕ – 4.0

Với kv = độ thấm theo phương thẳng đứng
ϕ = độ rỗng

18


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

5. Điều chỉnh dữ liệu:
Có gần 30 chu trình so sánh được tiến hành. Lưu lượng khai thác dầu của mỗi
giếng được xác định, thiết bị mơ phỏng tính tốn lưu lượng khai thác nước và khí.
Phân bố áp suất, số lần nước xâm nhập và dữ liệu lưu lượng kế tức thời được so

sánh với dữ liệu trước đó.
Những thơng số sau đây được điều chỉnh để thu được sự trùng khớp với dữ liệu
trước đó :
 Ở cận giếng khoan, lớp chống thấm theo phương Z được sử dụng để ngăn
chặn sự di cư của nước theo chiều dọc. Những lớp ngăn này được thể hiện
trên log độ rỗng như là những lớp mỏng không thấm.
 Hệ số hold-up 7% được tích hợp trên đường cong quan hệ nước và độ thấm.
 Để hạn chế sự dư thừa tại những giếng có chế độ khai thác lớn, người ta xác
định lượng chất lỏng khai thác thay vì lượng dầu khai thác đối với giếng.
 Để ngăn không cho dầu đã bơm di chuyển đến các ô của tầng chứa nước bên
dưới, một tấm chắn truyền theo hướng Z được lắp đặt giữa các lớp 4 và 5
dọc theo biên giới phía nam (j = 49 và 50). Việc bơm dầu lên trên hàng rào
này đã được hoàn tất
 Những thiết bị dịng chảy dọc theo ranh giới phía bắc đã được di dời để ngăn
chặn sự cạn kiệt sớm gần các giếng dầu AI và AJ
 Tỷ lệ dầu – khí dung dịch ban đầu giảm từ 574 scf/STB xuống 520 scf/STB
 Các đánh giá đã được thực hiện đối với sự tiếp xúc giữa dầu và nước không
đổi. Đánh giá dầu-nước trung bình ước tính cho khu vực nghiên cứu là 6450
feet dưới biển. Khu vực không ổn định ít nhất +-50 feet.
 Chỉ số năng suất PI đã được điều chỉnh để phù hợp với dữ liệu lưu lượng kế.
 Trong những lần chạy đầu tiên áp suất bình chứa cuối cùng ở mức thấp. Tốc
độ phun nước là 2.000 stb / d đối với Flux001, 2500 stb/d đối với Flux002,
và 2000 stb/d đối với Flux003.
6. Các trường hợp dự đốn:
Các trường hợp dự đốn như sau:
1) Khơng làm gì cả (Khơng khoan, và khơng cần thao tác).
2) Sử dụng kế hoạch khoan hiện tại nhưng khơng có sự bảo dưỡng.
3) Tương tự như Trường hợp 2 nhưng có sự bảo dưỡng giếng. Trường hợp này
được coi là trường hợp cơ sở.

19


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

4) Tương tự như Trường hợp 3 nhưng có bổ sung mật độ khoan vào khoảng
cách giếng 3/4 km. Có 3 giếng khoan mỗi năm và liên kết với 12 giếng mới
bổ sung từ năm 1996 đến 1999.
5) Tương tự như Trường hợp 2 nhưng có bơm chìm (ESP).
6) Tương tự như Trường hợp 5 nhưng có gaslift là nâng nhân tạo.
7) Tương tự như Trường hợp 3 nhưng thay vào đó khoan 5 giếng đứng và ba
giếng ngang bán kính lớn.
8) Tương tự như Trường hợp 3 nhưng khoan và hoàn thiện ba giếng mới ở lớp
8, 9 và 10, nơi có độ bão hịa dầu cao và độ thấm phù hợp. Trường hợp này
là trường hợp phát triển vùng chặt chẽ.
7. Kết quả và phân tích:
Các phân tích về các trường hợp dự đốn như sau:
1. Sản lượng dầu tích lũy tăng dần.
2. Dầu tích lũy là 1811 MMSTBO tăng 68 MMSTBO so với trường hợp 1. Vì
có 8 giếng mới, điều này tương đương với khoảng 8,5 MMSTBO lượng
phục hồi gia tăng cho mỗi giếng mới.
3. Dầu tích lũy là 1818 MMSTBO, tăng 7 MMSTBO so với trường hợp 2. Các
quá trình đã làm tăng thêm 8 MMSTBO. Tuy nhiên, khả năng phục hồi từ
các giếng mới giảm 1 MMSTBO.
4. Dầu tích lũy tăng 33 MMSTBO so với trường hợp 3. Dầu tích lũy của các
giếng giảm 55 MMSTBO. Các phân tích chỉ ra rằng đóng góp của Giếng
503 và 509 là rất ít, do đó việc khoan hai giếng này trong tương lai phải
được đánh giá về mặt kinh tế.

5. Dầu tích lũy sử dụng ESP tăng 26 MMSTBO so với trường hợp 3. Tuy
nhiên, các giếng năm 1995 giảm 5 MMSTBO so với trường hợp 3.
6. Dầu tích lũy sử dụng gaslift là 1834 MMSTBO. Tuy nhiên, các giếng năm
1965 đã giảm 4 MMSTBO so với trường hợp 3.
7. Các giếng ngang bị hạn chế ở 8.000 bopd và 15.000 blpd giống như 5 giếng
đứng khác . Do đó, áp xuất đáy giếng của giếng ngang khá nhỏ (từ 2 đến 5
psi).
8. Dầu tích lũy là 1623 MMSTBO. Điều này có nghĩa là 3 giếng đang sản xuất
dầu từ các vùng cao hơn 2A và 2B do các giá trị phù hợp của độ thấm dọc
trong hồ chứa Arab-D.

20


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

8. Kết luận:
Cùng với sự xâm thực của nước không đồng nhất qua q trình mơ hình hóa, sự
phân bố áp suất, phần sinh nước, GOR và dữ liệu lưu lượng kế gần đây cũng đã
được so sánh trùng khớp với dữ liệu trước đó.
Tám trường hợp dự đốn đã xem xét để phát triển trong tương lai. Mức thu hồi cao
nhất thu được từ trường hợp khoan nhồi (trường hợp 4), trường hợp máy bơm chìm
điện (trường hợp 5) và trường hợp gaslift (trường hợp 6). Sự kết hợp của những
trường hợp này có thể được xây dựng để tối ưu hóa trong tương lai.
CHƯƠNG II: CỞ SỞ LÍ THUYẾT
1.1Variogram:
Định nghĩa: Variogram được định nghĩa như là một nửa kỳ vọng của biến ngẫu
2

Z  Z
 ,
nhiên   x   x  h  nghĩa là:

  h 

  h

Cũng có thể xem
nghiệm được xác định:

2
1 
E  Z  x   Z  x  h  
2

(1)
2

Z  Z

như là một phương sai của   x  x h   . Variogram thực

  h 

1
2N  h

N  h

 Z x  Z x h 



i 1

2

(2)

Với N(h) là số lượng cặp điểm tính tốn.
Như vậy Variogram là một cơng cụ để định lượng tính ổn định/liên tục hoặc sự
tương quan khơng gian của đối tượng nghiên cứu bằng cách nghiên cứu các giá trị
bình phương trung bình của hiệu giữa hai giá trị cách nhau một khoảng cách “h”
theo một hướng xác định.
Địa thống kê cung cấp các phương pháp xác định và định lượng các ứng xử của
đới dị hướng bằng cách nội suy và mơ phỏng tính định hướng và tính liên tục của
vỉa. Phương pháp này được gọi là variography:
 Nội suy các thuật tốn sau đó dùng các điểm để dự đốn giá trị tại
một ơ lưới hoặc ở các vùng không lấy mẫu được.
 Gồm 2 thông số đầu vào là: a grid and a set of control points.

21


GVHD: TS. TẠ QUỐC DŨNG

ĐỒ ÁN ĐỊA THỐNG KÊ

 Được tính tốn bằng cách phân tích các cặp mẫu. Các cặp mẫu có
thể được lấy từ well-log data, mẫu lõi, phân tích sóng địa chấn theo
chiều sâu,…nó có thể được lấy từ các biến số liên tục như độ rỗng,
độ thấm hay các biến rời rạc như các facies địa chất,…
 Phương trình tính tốn:
 2ɣ(h)=E{[z(u)-z(u+h)2]}
o ɣ(h)=σ2-Cov(z(u),z(u+h)

Hình 6 Các thơng số trong mơ hình Variogram[CITATION TạQ \l 1066 ]
 Mục đích của mơ hình này là xác định các hiện tượng sill, slope, range,
nugget,..bằng cách sử dụng các hàm riêng bằng hàm mũ, tích phân, Gaussian,
linear, power,…
 Sill: phương sai của dữ liệu (bằng 1 nếu dữ liệu chuẩn), cho thấy độ biến
đổi lớn nhất.
 Bán kính ảnh hưởng (range): khoảng cách tại điểm variogram đạt tới sill,
cho thấy khoảng tương quan.
 Nugget effect: tổng của tất cả sai sót đo lường tỉ lệ nhỏ (sự biến đổi tỉ lệ
nhỏ).
1.2. Covariance:
Nếu hai biến ngẫu nhiên Z(x) và Z(x+h) cách nhau một đoạn “h” có phương sai,
chúng cũng có một Covariance và được diễn đạt:
22