东非油田三维地质建模：随机模拟的应用与分析

"这篇论文详细探讨了如何利用随机模拟技术构建三维油藏模型，以一个具体的东非油田作为案例。作者Margaret Akoth Oloo和Congjiao Xie通过数据分析和转换来准备模拟前的工作，并运用变异函数评估单元间的相模型（如孔隙度和渗透率）的空间相关性。他们特别采用顺序指示器模拟方法来模拟两种主要岩性——砂岩（26.8%）和页岩（73.2%）的分布。这些岩性的空间分布趋势呈现出从西南到东北的明显变化，与提出的储层沉积模型相吻合。通过模拟，得到的平均孔隙度约为20%，渗透率约为1004毫达西，平均水饱和度为64%，计算出的STOIIP（可采石油原始储量）体积为689.42百万桶。结果显示，油藏的东南部具有较高的石油储量，这一模型对理解该地区的地质情况提供了重要帮助，可以用于未来开发决策、性能预测和不确定性分析。" 在地统计建模方面，论文强调了变异图在衡量地质属性的空间变异性中的作用。变异函数是地统计学中的核心工具，它能够量化同一属性在空间上的变化程度，从而为构建准确的地质模型提供依据。随机模拟，特别是顺序指标模拟（Sequential Indicator Simulation, SIS），被用来处理多相岩性和复杂地质结构的建模。这种方法允许在不确定性较大的情况下创建连续体的离散表示，模拟出更真实的地质特征。 顺序高斯模拟（Sequential Gaussian Simulation, SGS）虽然在描述中没有直接提及，但它是地统计建模的另一种常用技术，尤其适用于模拟连续变量如孔隙度和渗透率。尽管本文未详细讨论SGS，但在实际应用中，它通常与变异函数一起使用，用于创建具有相似统计特性的随机场。 该研究展示了如何结合地统计学和随机模拟技术来创建三维油藏模型，为油气田开发提供科学依据。通过这种方法，可以更好地理解储层特性，评估储量，以及预测潜在开采策略的效益，从而降低项目风险。