马尔可夫链-MCMC法在三维数字岩心重构与NMR响应模拟中的应用

"马尔可夫链-蒙特卡洛法重构三维数字岩心及岩石核磁共振响应数值模拟，郭江峰，谢然红，丁业娇 - 中国科技论文在线" 本文主要探讨了利用马尔可夫链-蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法来重构三维数字岩心的技术，并对其在岩石核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance, NMR）响应数值模拟中的应用进行了研究。作者郭江峰、谢然红和丁业娇来自中国石油大学（北京）的相关实验室，他们通过该方法对三维数字岩心进行重构，并对其准确性进行了评估。 马尔可夫链-蒙特卡洛法是一种在复杂系统中进行概率模拟的统计方法，常用于解决高维度问题。在本文中，这种方法被用来生成与原始岩心结构相似的三维数字模型。通过对重构的数字岩心和真实岩心的统计函数进行对比，研究人员能够验证重构模型的精确度。结果显示，MCMC法重构的三维数字岩心在二维切面上表现出与原始切面相似的结构特性，但其孔隙尺寸略小，且均质性较好。 此外，文章还介绍了随机游走算法在模拟NMR响应中的应用。随机游走算法是一种模拟粒子在孔隙结构中运动的方法，可以用来预测岩心对NMR信号的响应。通过对比真实数字岩心和重构三维数字岩心的NMR响应，研究人员发现，重构的三维模型能够有效地反映NMR的微观结构，这为NMR响应的数值模拟提供了可靠的基础。 关键词涉及核磁共振技术、数字岩心建模、数值重构、马尔可夫链-蒙特卡洛方法、随机游走算法以及统计函数分析。这些关键词揭示了研究的核心内容，即利用先进的计算方法来理解和模拟地质体的复杂结构，以提高对地下储层性质的理解，这对于油气勘探和开发具有重要意义。 这篇首发论文展示了MCMC方法在地质学领域的创新应用，为提高岩石物理模拟的精度和效率提供了一种新途径，对于地质学家和工程师来说，是了解和优化地下资源探测的重要参考资料。