098] Β2、根据步骤Bl中随机访问路径的顺序求解待模拟点，从而建立储层随机模型。
[0099] 在步骤Bl中，生成一条随机访问路径，具体为：根据待模拟点的总数生成对应大 小的随机数，将待模拟点的序号根据随机数大小进行排序，即生成了一条随机访问路径。如 图8所示，为本发明生成随机数示意图，本发明对序号分别为1至5的5个待模拟点生成大 小为5的随机数。如图9所示，为本发明对随机数排列示意图，本发明根据生成随机数的大 小对序号分别为1至5的5个待模拟点进行排序，生成随机访问路径4-5-2-1-3。本发明根 据网格中少量的已知网格点模拟出所有网格点，将未知网格点作为待模拟点。原始已知网 格点集合记为C。，克里金估计的输入网格点集合为C in，已经模拟出的网格点集合记为C1，待 模拟点周围已经模拟出的m个网格点集合记为C lni，待模拟点之前模拟出的η个网格点集合 记为Cln，其中m, η为根据模拟要求设定的参数。本发明设定m = 50, η = 5,记Num = 10m， 其中参数10可根据具体模拟情况进行设定。本发明通过设定Num，使得在已经模拟出的点 很少时，避免了进行大范围地搜索点，一方面大大的提高了计算效率，另一方面提高了计算 精度。
[0100] 在步骤B2中，如图10所示，为本发明的根据随机访问路径的顺序求解待模拟点流 程示意图。根据随机访问路径的顺序求解待模拟点，具体包括以下分步骤：
[0101] B21、根据随机访问路径依次选取一个待模拟点，进行克里金估计；
[0102] B22、根据步骤B21中克里金估计得到的均值和方差，构造条件高斯分布函数，并 从高斯分布中抽取样点作为该点的值。
[0103] 在步骤B21中，根据随机访问路径依次选取一个待模拟点，设为第q个点，进行该 待模拟点克里金估计；由于进行克里金估计时需要未知网格点与已知网格点的协方差，而 未知网格点的值未知，其协方差也是未知的，故本发明采用步骤A计算得到的变差函数估 计未知网格点的协方差。若q彡Num，则令Cin= C。+(：1;若q>Num，则令C in= C Q+Clni+Cln，即 得到该待模拟点的克里金估计。本发明通过选择待模拟点周围的m个点C lni，由于待模拟点 周围的点对待模拟点的影响最大，在保证计算效率的同时也保障了计算精度。待模拟点之 前模拟出的η个点集合C ln由于随机的因素对待模拟点也会有影响，因此本发明也将其作为 克里金输入的一部分。
[0104] 在步骤Β22中，根据步骤Β21中对该待模拟点克里金估计得到均值和方差，根据得 到的均值和方差构建条件高斯分布函数，从构建的条件高斯分布函数中抽取样点作为该待 模拟点的值，并将该待模拟点加入到已经模拟的点集合中Q。
[0105] 本发明根据随机访问路径依次对所有待模拟点重复进行上述步骤Β21和步骤 Β22,即可模拟出所有点，从而建立储层随机模型。
[0106] 本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发 明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的 普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各 种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
【主权项】
1. 一种基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法，其特征在于，包括以下步骤： A、 对确定性反演得到P波阻抗体进行抽样计算变差函数； B、 根据步骤A中得到的变差函数，采用序贯高斯模拟方法进行随机建模。2. 如权利要求1所述的基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法，其特征在于， 所述步骤A对确定性反演得到P波阻抗体进行抽样计算变差函数，具体包括以下分步骤： AU计算P波阻抗体的网格的最大距离，并对网格的最大距离和角度进行等分； A2、随机选取一个网格点作为圆心，以圆心为起始点在一定角度范围的扇形区域内进 行随机抽样； A3、计算各个方向的变差参数，得到基台值和变程； A4、根据所有角度范围对应的基台值和变程，拟合得到基台值函数和变程函数； A5、采用局部平均加权平滑方法对步骤A4中得到的基台值函数和变程函数进行平滑 处理，得到变差函数。3. 如权利要求2所述的基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法，其特征在于， 所述步骤Al中对网格的最大距离和角度进行等分，具体为：将网格的最大距离进行N等分， 等分间隔记为h，将网格的角度进行M等分，等分间隔记为0。4. 如权利要求3所述的基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法，其特征在于， 所述步骤A2随机选取一个网格点作为圆心，以圆心为起始点在一定角度范围的扇形区域 内进行随机抽样，具体为：随机选取一个网格点i作为圆心，以圆心为起始点在角度范围 (1-1) 0~10的扇形区域内抽取一定数量的点集Cll,使得抽取的点集均匀地落在扇形区 域所包含的区间内。5. 如权利要求4所述的基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法，其特征在于， 所述步骤A3计算各个方向的变差参数得到基台值和变程，具体包括以下分步骤： A31、计算角度范围（1-1) 0~1 0的扇形区域内所有点与圆心i之间的欧氏距离Cllj 及半方差V,，计算公式分别具体为：Vij=0. 5*(zi-Zj)2,jGCil 其中，i，j为网格点序号，x，y为网格点坐标，z为网格点（x，y)的值； A32、统计落在距离区间（k-1)h~kh内的所有点对（i，j)，对半方差取平均值，记为vk' ，cIijG((k_l)h，kh)且jGCil A33、用角度均值Ct1代替角度范围（1-1) 0~I0，用区间均值dk'代替区间（k-l)h~kh，得到ai方向的基台值c:和变程a:，具体为：其中，Q1= (21-1)* 0/2,dk' = (2k_l)*h/2。6. 如权利要求4所述的基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法，其特征在于， 所述步骤A5中采用局部平均加权平滑方法对基台值函数和变程函数进行平滑处理，具体 为：将180°~360°的函数曲线部分置于0°~360°函数曲线前，将0°~180°的函数 曲线部分置于0°~360°函数曲线后，再对组合得到的函数曲线进行局部加权平均平滑 处理，局部加权平均平滑公式具体为：其中，Xn为被平滑点，X nl、Xn2、xjPXn4分别为X"前后的取样点。7. 如权利要求1所述的基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法，其特征在于， 所述步骤B中采用序贯高斯模拟方法进行随机建模，具体包括以下分步骤： B1、生成一条随机访问路径； B2、根据步骤Bl中随机访问路径的顺序求解待模拟点，从而建立储层随机模型。8. 如权利要求7所述的基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法，其特征在于， 所述步骤B2中根据随机访问路径的顺序求解待模拟点，具体包括以下分步骤： B21、根据随机访问路径依次选取一个待模拟点，进行克里金估计； B22、根据步骤B21中克里金估计得到的均值和方差，构造条件高斯分布函数，并从高 斯分布中抽取样点作为该点的值。
【专利摘要】本发明公开了一种基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法；其包括对确定性反演得到P波阻抗体进行抽样计算变差函数，根据变差函数采用序贯高斯模拟方法进行随机建模。本发明综合考虑空间地震信息和已知井数据，利用各向异性变差函数计算方法计算得到的变差函数更加精确，能够更好的反映空间相关性；采用序贯高斯模拟方法进行随机建模，大幅度的提高了计算速度。
【IPC分类】G06F19/00
【公开号】CN105046097
【申请号】CN201510569783
【发明人】费高雷, 薛丽娜, 胡光岷
【申请人】电子科技大学
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年9月9日