地质统计学及其应用.ppt

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1、地质统计学及其应用 Still waters run deep.流静水深流静水深,人静心深人静心深 Where there is life,there is hope。有生命必有希望。有生命必有希望一、引言一、引言二、克里金算法介绍二、克里金算法介绍三、变差函数分析简介三、变差函数分析简介四、一个应用实例四、一个应用实例五、总结五、总结地质统计学简介及基本分析方法地质统计学简介及基本分析方法地质统计学的基本原理就是应用线性加权的方法对地质地质统计学的基本原理就是应用线性加权的方法对地质变量进行局部的最优化估计变量进行局部的最优化估计一、引一、引 言言二、克里金算法介绍二、克里金算法介绍克里金算

2、法是一类统计方法，就是估算一个数据场克里金算法是一类统计方法，就是估算一个数据场中任意一点的值的方法。中任意一点的值的方法。前提条件是：前提条件是：相邻数据点的数值在空间中是相关的。相邻数据点的数值在空间中是相关的。且统计数据要达到一定的数量。且统计数据要达到一定的数量。主要优点是：考虑了数据场的方向性。主要优点是：考虑了数据场的方向性。其核心是：寻找到相邻数据点对所求点的权。其核心是：寻找到相邻数据点对所求点的权。常常用用的的几几种种克克里里金金算算法法1、简单克里金、简单克里金 （Simple Kriging)2、普通克里金、普通克里金 (Ordinary Kriging)3、非稳态克里金

3、、非稳态克里金 (Nostationary Kriging)4、内在趋势克里金、内在趋势克里金 (Universal Kriging)（泛克里金）泛克里金）5、外在趋势克里金、外在趋势克里金(Kriging with an External Drift)6、同位协克里金、同位协克里金 (Collocated Cokriging)二、克里金算法介绍二、克里金算法介绍1、简单克里金、简单克里金（Simple Kriging)权系数的确定权系数的确定均值均值假定整个域的平均值为常数；假定整个域的平均值为常数；远离数据点处接近平均值；远离数据点处接近平均值；网格点有数则为原值。网格点有数则为原值。简单

4、克里金简单克里金2、普通克里金、普通克里金 (Ordinary Kriging)权系数的确定权系数的确定普通克里金普通克里金普遍采用于成图的算法；普遍采用于成图的算法；远离数据点的值是寻找范围内的数据点的平均值。远离数据点的值是寻找范围内的数据点的平均值。3、非稳态克里金、非稳态克里金 (Nostationary Kriging)非稳态克里金非稳态克里金比较灵活的克里金算法，因为可以设置网格点的值；比较灵活的克里金算法，因为可以设置网格点的值；网格点的平均值来自于大范围的数据，而成图区只是一部分。网格点的平均值来自于大范围的数据，而成图区只是一部分。4、内在趋势克里金、内在趋势克里金 (Uni

5、versal Kriging)内在趋势克里金算法中权的确定内在趋势克里金算法中权的确定内在趋势克里金内在趋势克里金如果是数据点的内插值，与普通克里金的精度相似；如果是数据点的内插值，与普通克里金的精度相似；如果是外推计算，则需要用内在趋势克里金把握外推趋势。如果是外推计算，则需要用内在趋势克里金把握外推趋势。5、外在趋势克里金、外在趋势克里金(Kriging with an External Drift)外在趋势克里金算法中权的确定外在趋势克里金算法中权的确定外在趋势克里金外在趋势克里金一般用于两组数据共同约束同一个地质解释时；一般用于两组数据共同约束同一个地质解释时；例如做一个层的构造图，可

6、用井数据作为硬指标而例如做一个层的构造图，可用井数据作为硬指标而地震解释作为软指标，共同绘制构造图。地震解释作为软指标，共同绘制构造图。6、同位协克里金、同位协克里金 (Collocated Cokriging)同位协克里金算法中权的确定同位协克里金算法中权的确定同位协克里金同位协克里金同样用两组数据，约束一个参数，但是主要数据与辅助数据同样用两组数据，约束一个参数，但是主要数据与辅助数据要有一定的相关性；要有一定的相关性；例如用井点的孔隙度与地震属性数据，估算井间孔隙度。例如用井点的孔隙度与地震属性数据，估算井间孔隙度。简单克里金简单克里金非稳态克里金非稳态克里金同位协克里金同位协克里金(S

7、imple)(Nostationary)(Collocated Cokriging)普通克里金普通克里金内在趋势克里金内在趋势克里金外在趋势克里金外在趋势克里金(Ordinary)(Universal)（With an External Drift)克里金算法克里金算法 的核心的核心权权三、变差函数分析简介三、变差函数分析简介一般可通过统计和图形方法分析和确定空间相关性。一般可通过统计和图形方法分析和确定空间相关性。实际分析数据的变化性称为变差函数分析。实际分析数据的变化性称为变差函数分析。h-散点图散点图 变差函数图变差函数图通过拟和一条连续的曲线，产生变差函数模型，最终确通过拟和一条连续的

8、曲线，产生变差函数模型，最终确定出克里金算法中合理的加权方法。定出克里金算法中合理的加权方法。基本理论介绍：基本理论介绍：滞后距滞后距(Lag)变差函数分析实际是确定数据在方向和距离两方面的变化率变差函数分析实际是确定数据在方向和距离两方面的变化率尾尾头头散散 点点 图图半变差函数半变差函数半变差函数图的构成半变差函数图的构成变差函数图中各部分的名称变差函数图中各部分的名称基台基台跃迁跃迁变程变程变差函数图变差函数图的构图机理的构图机理变差函数图变差函数图半变差函数半变差函数H-散点图散点图关关 系系二二维维变变差差函函数数模模型型主轴变差图主轴变差图附轴变差图附轴变差图三维变差函数模型组成变

9、差函数模型的结构类型组成变差函数模型的结构类型跃跃迁迁球型球型高斯高斯指数指数幂函数幂函数变差模型结构变差模型结构半半变变差差函函数数滞后距滞后距四、一个应用实例四、一个应用实例-应用三维属性数据建立砂体模型应用三维属性数据建立砂体模型三维属性数据三维属性数据数据分析、变差函数模数据分析、变差函数模型的建立、克里金计算型的建立、克里金计算砂体的三维模型砂体的三维模型精度比较精度比较储层富集带储层富集带一定深度范围内储层的迭合厚度一定深度范围内储层的迭合厚度简单克里金算法中权的确定简单克里金算法中权的确定普通克里金算法中普通克里金算法中权权的确定的确定简单简单普通普通非稳非稳同位协同位协内在内在外在外在六类克里金算法的效果六类克里金算法的效果H 散散点点图图变变差差函函数数图图加大应用地质统计学的力度，提高油藏描述的准确性加大应用地质统计学的力度，提高油藏描述的准确性一、地质参数的估算一、地质参数的估算 -井间的各类油藏参数的确定井间的各类油藏参数的确定二、储层的非均质性研究二、储层的非均质性研究 -发展随机建模技术发展随机建模技术三、综合应用各类地质资料三、综合应用各类地质资料 -特别是测井地质参数与地震属性的结合特别是测井地质参数与地震属性的结合 1、测井约束地震反演中初始模型的建立、测井约束地震反演中初始模型的建立 2、反演过程中加入地质统计技术、反演过程中加入地质统计技术