用于最佳油田開發的三維多模式巖芯及地質建模的制作方法
【專利摘要】在高質量3D地質模型中提供了用于最佳開采的油田開發策略的指引。該地質模型將用于地表下方數千英尺的儲層的最佳3D表示的地質屬性、孔和巖石性質進行了結合。該模型基于從井芯描述和對巖石的詳細研究導出的相關地質相、以及從巖芯材料和鉆井記錄數據的實驗室分析得到的流體和孔性質(完整孔系統)。這些數據區分了各種重要的孔喉道和孔主體區域以及關聯關系，即大孔隙度和微孔隙度。通過關注的實驗室研究對各種孔類型組中的油氣體積進行理解并隨后建立適當開采技術，產生了能夠顯著增加來自儲層的油氣開采量的油田開發策略。
【專利說明】用于最佳油田開發的三維多模式巖芯及地質建模
[0001] 相關申請的交叉引用
[0002] 本申請要求于2012年5月1日提交的美國臨時申請No. 61/640, 790的優先權。為 了美國專利實踐的目的，該臨時申請的內容通過引用整體合并于本申請。
【技術領域】
[0003] 本發明涉及地下油氣儲層的巖石物理結構的計算機化仿真，尤其涉及基于來自儲 層中的井的巖芯樣本和關于儲層的其他油田數據而進行的儲層的巖石物理模型的確定。
【背景技術】
[0004] 在石油和天然氣工業中，地下油氣儲層的開發通常包括計算機仿真模型的開發和 分析。這些地下油氣儲層通常為既含有石油流體混合物又含有水的復雜巖層。這樣的儲層 模型的一個形式已公知為儲層屬性模型。對于這些模型，儲層已被組織成單元的三維網格。
[0005] 石油和天然氣公司也已經開始依賴地質模型作為重要工具以增強開采石油儲層 的能力。儲層和油田/氣田的地質模型已變得日益龐大和復雜。在地質模型中，儲層還被 組織成多個獨立單元的三維網格。
[0006] 精確度越來越高的地震數據已允許兩種類型的儲層模型中的單元均處于25米面 (X和y軸）間距的量級。對于公知為巨型儲層的儲層而言，單元的數量至少為數億，并且會 遇到公知為千兆單元大小（十億單元或更多）的儲層。
[0007] 通常在3D模型屬性計算上要花費數天或數周的計算機處理。然而，還沒有很好地 將引導地質相（guidinggeologicalfacies)數字地并入模型。來自初始模型引導的不適 當算法會導致浪費數十億的單元屬性計算。
[0008] 當表征并且開發儲層油田時，已要求將涵蓋整個3D儲層的儲層3D地質模型構建 為提供用于儲層規劃的精確模型。巖相的精確表不是3D地質建模系統中的根本性輸出。巖 相基于來自于井的數據，并且建立為基礎來預測不具有井數據的單元中的儲層屬性。多組 可用數據中的一組已經是公知的由分析人員基于從井芯樣本進行的觀測而作出的地層巖 石描述或表征。
[0009] 傳統上，已經基于從井芯樣本獲得的測量值和觀測值來匯集和分析井芯數據，其 中井芯樣本是從井中感興趣的多個深度處與井鉆孔相鄰的地層巖石得到的。就目前所知的 是，已經手工繪制了巖芯描述，并且此后巖芯描述可通過手工繪圖的紙件副本（或最好是 掃描的圖形圖像）的形式來使用。用于儲層模型的重要地質信息以各種各樣的型式和形式 呈現。該信息包括數字信息、文本串、圖形圖像、關聯關系和繪圖。這些已提出了通過總能 以其它數據來操作的形式結合到儲層模型中的挑戰。
[0010]另外，這些類型的井描述數據的手工制備帶來了如下挑戰：基于井芯樣本在井孔 的整個長度上重復地繪制礦物成分、紋理、沉積結構的標準化圖案十分繁重乏味。已由不同 的人利用不同比例和大小的手工繪圖來描述的不同井之間的相關巖芯描述數據通常也是 個問題。在針對儲層中數十個事件并且涵蓋若干個井的繪圖中的感興趣的地層巖石特征的 精確形狀和大小的準確表示難以通過可靠且代表性的方式來得到。
[0011] 井芯數據描述的圖像或示意圖本身不適宜于數字解釋和建模應用。這些圖像經常 被掃描成圖形圖像文件以便后續使用，但是仍然基于對這種信息的原始分析和格式化來對 分析人員提供表示了井芯數據描述的可視圖像。這些圖像僅能夠以可視參考圖片或圖像的 形式顯示。
[0012] 已發現油氣儲層中的地層巖石表現出兩個級別的多孔性，其已被識別為大孔隙 度和微孔隙度。基于大孔隙度和微孔隙度的相關存在，巖石中的油流特性顯著不同。儲 層巖石中的這些多孔性級別中的每一個的識別和相關存在已經基于來自儲層中的各 井的巖芯樣本的分析和實驗室測量，尤其是充滿油的類型1的微孔隙度。Clerke等在 GeoArabia 2008, Vol. 13, No. 4, Application of Thomeer Hyperbolas to Decode the Pore Systems, Facies, and Reservoir Properties of the Upper Jurassic Arab D Limestone, Ghawar Field, Saudi Arabia:A "Rosetta Stone" Aproach中、以及Clerke在 SPE Journal 2009,Permeability, Relative Permeability, Microscopic Displacement Efficiency, and Pore Geometry of M_lBimodal Pore Systems in Arab D Limestone中描 述了這一點。多孔性級別存在的識別與巖石空間架構的理解相聯系。
[0013] 微米級巖芯分析盡管準確，然而通常缺少與數字解釋和建模應用及系統的其余部 分之間的整體性。從大孔隙度開采的油氣已被證明通常比早年的油田礦藏中的微孔隙度開 采的體積大得多。這已導致油田最終礦藏的不嚴密和不準確預測，即，還沒有正確地包括微 孔隙度油氣性能。
[0014] 現有的地質建模過程和應用還沒有令人滿意地將地層巖石特性數據和由巖芯樣 本表示的多孔性級別存在納入考慮。具體地說，就目前所知，很少能夠以足夠滿意的數量并 且以與地質相適當一致的方式來取得合適的孔系統和開采過程數據。
【發明內容】
[0015] 簡要地說，本發明提供了一種利用計算機系統來形成地表下儲層的巖石物理結構 模型的新的和改進的計算機實現方法。該模型基于井芯描述數據來形成，所述井芯描述數 據是從所述地表下儲層中與井孔相鄰的巖石地層的地表下特征有關的井芯樣本的分析而 得到的。基于所述井芯描述數據來形成所述地表下儲層的巖石物理結構的空間分布的初始 地質統計學模型。還形成其中尚未得到巖芯的儲層中的各井的巖相的地質模型。基于所述 地質模型得到所述井孔處的所述地表下儲層的巖相的數字巖芯描述。接收所述地表下巖相 中的大孔隙度和微孔隙度的存在的識別。隨后基于所述井芯描述數據、所述數字巖芯描述 和識別的所述地表下巖相中的大孔隙度和微孔隙度的存在，來形成所述儲層的巖石物理結 構的模型。
[0016] 本發明還提供了一種新的和改進的數據處理系統，其用于地表下儲層的巖相模型 的計算機化仿真。所述數據處理系統包括處理器，所述處理器基于所述井芯描述數據來形 成所述地表下儲層的巖石物理結構的空間分布的初始地質統計學模型。所述處理器還形成 其中尚未得到巖芯的儲層中的各井的巖相的地質模型，并且基于所述地質模型得到所述井 孔處的所述地表下儲層的巖相的數字巖芯描述。所述處理器接收所述地表下巖相中的大孔 隙度和微孔隙度的存在的識別，并且基于所述井芯描述數據、所述數字巖芯描述和識別的 所述地表下巖相中的大孔隙度和微孔隙度的存在來形成所述儲層的巖石物理結構的模型。
[0017] 本發明還提供了一種新的和改進的數據存儲裝置，其在非暫時計算機可讀介質中 存儲了計算機可操作指令，所述計算機可操作指令用于使得數據處理系統基于井芯描述數 據來形成地表下儲層的巖石物理結構的模型，所述井芯描述數據是從所述地表下儲層中與 井孔相鄰的巖石地層的地表下特征有關的井芯樣本的分析而得到的。存儲在所述計算機可 讀介質中的所述指令使得所述數據處理系統基于所述井芯描述數據來形成所述地表下儲 層的巖石物理結構的空間分布的初始地質統計學模型。所述計算機可讀介質中的所述指令 還使得所述數據處理系統形成其中尚未得到巖芯的儲層中的各井的巖相的地質模型，并且 基于所述地質模型得到所述井孔處的所述地表下儲層的巖相的數字巖芯描述。所述計算機 可讀介質中的所述指令還使得所述數據處理系統接收所述地表下巖相中的大孔隙度和微 孔隙度的存在的識別，并且基于所述井芯描述數據、所述數字巖芯描述和識別的所述地表 下巖相中的大孔隙度和微孔隙度的存在來形成所述儲層的巖石物理結構的模型。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0018] 圖1是根據本發明的在數據處理系統中執行的用于地表下地層的儲層地質建模 的一組數據處理步驟的功能框圖。
[0019] 圖2是根據本發明的用于地表下地層的儲層地質建模的圖1的功能框圖的數據處 理步驟的一部分的進一步的功能框圖。
[0020] 圖2A是從圖2的處理步驟中的一個得到的數據的顯示。
[0021] 圖2B是從圖2的處理步驟中的另一個得到的數據的顯示。
[0022] 圖2C是在圖2的處理步驟期間得到的各結果的地質統計學變量圖。
[0023] 圖2D是在圖2的處理步驟期間得到的具有相分布的3D地質模型的示例顯示。
[0024] 圖3是從圖1的數字巖芯描述處理步驟得到的數據的顯示。
[0025] 圖3A、圖3B、圖3C和圖3D是圖3的數據顯示的多個部分的放大顯示。
[0026] 圖4是在根據本發明的處理中在對含水飽和度進行尺度擴展時使用的各輸入的 示意圖。
[0027] 圖4A是來自于根據本發明的處理的示例建模數據的鉆井記錄格式的圖表的顯 /Jn〇
[0028] 圖4B是來自于根據本發明的處理的示例建模數據的三維數據圖表的顯示。
[0029] 圖5是來自于根據本發明的處理的示例建模數據的鉆井記錄格式的圖表的與圖 4A的顯示相似的顯示。
[0030] 圖5A是圖5的數據顯示的部分的放大顯示。
[0031] 圖6A、圖6B、圖6C和圖6D是來自根據本發明的處理的示例建模數據的進一步顯 /Jn〇
[0032] 圖7是示出實際大孔隙和微孔隙結構的巖芯樣本的一部分的放大的薄切片圖像。
[0033] 圖8是用于對大孔隙度和微孔隙度的相關存在進行調查的井芯栓的來自實驗室 的測量值的毛細管壓力曲線顯示。
[0034] 圖9是根據本發明的用于三維多模式巖芯和地質建模的數據處理系統的示意框 圖。
【具體實施方式】
[0035] 利用本發明，對地表下儲層的巖石物理性質和屬性進行了確定和建模。巖石物理 性質提供了地表下儲層中的巖層的本質和結構的累積表示。如此形成的模型基于從巖石的 井芯描述和詳細研究推導出的相關地質相、以及從巖芯材料和鉆井記錄數據的實驗室分析 得到的流體和孔性質（完整孔系統，FullPoreSystem)。這些數據區分了各種重要的孔喉 道和孔主體區域以及相關關系，即，大孔隙度以及類型1、類型2和類型3的微孔隙度。
[0036] 本發明由此提供了對各種孔類型組中的油氣體積的理解，這允許通過關注的實驗 室研究制定適當的開采技術。這導致了能夠顯著增大源于儲層的油氣開采的油田開發策 略。
[0037] 如將被闡明的那樣，本發明開始于具有巖相和完整孔系統屬性的巨型儲層的三維 地理元胞模型。隨后使用源于數字地描述的達到亞微米級的巖芯和巖芯栓的孔系統類型指 弓丨、以及大孔隙度和多個微孔隙度類型的識別和分類來作出確定。然后可以使用多模式三 維建模程序來形成地表下儲層的巖石物理性質和屬性的輸出模型。本發明的處理結果為最 佳大-微孔隙度儲層開采策略作出了貢獻，并且能夠潛在地在改善儲層開采方面帶來數十 億桶的產量。
[0038] 屬性可以是例如含水飽和度、多孔性和滲透性，并且可對地表下油氣儲層的三維 網格的每個單元直接確定。針對各個單元來產生基于原始數據的輸入參數，原始數據來自 儲層的巖石物理測量值和其他屬性以及儲層的地表下特征。通過適當的數據處理系統來實 現巖石物理性質和屬性的處理輸入。數據處理系統可以是任何傳統類型的適當處理能力的 大型計算機，或者是適當數量的處理器節點的集群計算機。這種數據處理系統的一個示例 是商業可得的Linux集群布局。不過，也可以使用其他數字處理器，比如膝上型計算機或任 意其他適當的處理設備。因此，應當理解，可以將許多商業可得的數據處理系統用于該目 的。
[0039] 流程圖F(圖1)表示本發明的基本計算機處理序列以及根據本發明的針對儲層性 質或屬性進行的集群計算。針對正被建模的儲層中的感興趣的地層的每個儲層巖石物理性 質或屬性單獨地執行流程圖F的處理序列。
[0040] 3D地質模型（步驟100):通過組合已有的地質模型以用于根據本發明的處理來 執行步驟100。在步驟100期間讀入的一般參數初始地包括下列參數：巖石類型，巖石類型 的多孔性，井孔入口大小，各個單元在x、y和Z方向上的尺寸和位置；來自巖芯樣本數據的 參數和屬性的巖石物理測量值和已知數據值；以及從已經獲得實際數據的儲層的區域中的 鉆井記錄可得到的數據。根據儲層的尺寸和體積將儲層數據組織成單元的三維（x，y，z)網 格。取決于儲層的大小，模型中單元的數量可以為十億或更大。一旦數據建模開始，并且從 儲層中的較新的井和其他數據源得到額外數據，則已有的三維巖石物理模型數據得到額外 數據的補充，額外數據隨后包括在已有地質模型中并用作其一部分。
[0041] 地質控制的地質統計學（步驟102):在步驟102期間，執行地質統計學建模。該 處理的關注點是：基于從步驟100的地質模型中的取芯井（coredwell)得到的已有的巖 相數據，提供整個儲層的巖相存在的假設空間分布的地質統計學模型。步驟102期間的處 理使用已有的巖相數據，并形成地質統計學模型。在地質統計學處理中使用了由地質學家 或分析人員從已有巖相數據中選擇的感興趣的地質特征的所選值。對于儲層中的不同地質 相，地質學家可以應用不同的地質統計學建模標準或者不同的處理方案。通過這種方式，地 質學家可以基于地質方面的考量而不是使處理僅由統計或分析方法學掌控來控制建模。對 此，存在多個目前商業可得的用于地質統計學建模的方法。一個示例是通過圣路易斯市的 艾默生過程控制有限公司（EmersonProcessManagement)從挪威的斯塔萬格市的Roxar ASA可得的Roxar基于對象的建模（RoxarObject-basedModeling)。
[0042] 巖相建模（步驟104):在步驟104期間，開發出基于實際測量值和觀測值（其從巖 芯樣本得到并且被稱為地面真值）的關于巖相的信息。圖2中示出了步驟102期間的處理 的詳情。在圖2所示的步驟104A中，處理開始于從儲層中的已有井的巖芯描述數據得到的 比如圖2A的顯示中示出的那些之類的集合巖石物理測井數據。在步驟104B期間，來自步驟 104A的取芯井巖石物理測井描述數據經過適當類型的神經網絡或類似的處理，以假設尚未 從中取得巖芯樣本的井的巖相數據。圖2B是在步驟104B的模型建立處理中開發的示例的 地質統計學變量圖。步驟104C中的巖相記錄由步驟104B中的神經網絡處理結果來形成。 圖2C是來自于在步驟104B的處理期間得到的未取芯井的從步驟104C得出的巖相記錄的 顯示。在步驟104D期間，將步驟104B期間開發的巖相記錄從鉆井記錄尺度向儲層的三維 模型尺度進行尺度擴展。在步驟104E期間，形成從步驟104D期間的尺度擴展得到的巖相 模型。圖2D是具有在步驟104E期間形成的巖相分布的三維地質模型的可視化圖。
[0043] 步驟106為數字巖芯描述：在步驟106 (圖1)期間，根據作為共同發明人的 申請人: 之一共同共有的在2012年9月14日提交的序列號為No. 13/616, 493的共同未決美國專利 申請"CorePlugstoGiga-CellsLithologicalModeling"中描述的過程，來執行該處理。 該共同未決申請的主題通過引用并入本文。在步驟106的處理期間，步驟102和104期間 開發的儲層特征和解釋被結合到數字數據描述中。
[0044] 圖3是作為步驟106期間的數字巖芯描述處理的結果形成的示例顯示。圖3中 的左邊七列（縫合巖面&斷面，孔類型，成分&多孔性，沉積結構，紋理，旋回/順序層次 (cycle/sequence hierarchy)，化石）是地層巖性的數字巖芯描述。圖3A是圖3的顯示中 表示指定區域的數值的放大部分。圖3B是圖3中的表示在表示區域處的地表下巖性的示 意性沉積結構的部分的放大部分。圖3C是圖3中的以圖表表示在表示區域中的地表下巖 性的碳酸鹽紋理和粒度的部分的放大部分。圖3D是圖3中的表示根據從正被建模的儲層 中的井的表示區域取得的巖芯樣本而得到的示例的薄切片圖像的部分的放大部分。
[0045] 圖5是來自巖相記錄的巖石物理數據的記錄圖表的一部分,巖相記錄是作為步驟 104B(圖2)期間的處理的結果而形成的，以及圖5A是在圖5的圖表中的5A處表示的部分 的放大圖表。下面的表I是在圖5和圖5A的頂部不出的用于對這些記錄圖表中表不的巖 相進行識別的圖例的復制圖。應當理解，還可以使用或包括其它巖相標記。
[0046]
【權利要求】
1. 一種計算機實現方法，其用于基于井芯描述數據利用計算機系統來形成地表下儲層 的巖石物理結構的模型，所述井芯描述數據是從所述地表下儲層中與井孔相鄰的巖石地層 的地表下特征有關的井芯樣本的分析而得到的，所述方法包括如下計算機處理步驟： (a) 基于所述井芯描述數據來形成所述地表下儲層的巖石物理結構的空間分布的初始 地質統計學模型； (b) 形成其中尚未得到巖芯的儲層中的各井的巖相的地質模型； (c) 基于所述地質模型得到所述井孔處的所述地表下儲層的巖相的數字巖芯描述； (d) 接收所述地表下巖相中的大孔隙度和微孔隙度的存在的識別；以及 (e) 基于所述井芯描述數據、所述數字巖芯描述和識別的所述地表下巖相中的大孔隙 度和微孔隙度的存在來形成所述儲層的巖石物理結構的模型。
2. 如權利要求1所述的計算機實現方法，其中形成地質模型的步驟包括步驟：將從所 述儲層中已有井的巖芯描述數據而來的巖石物理記錄數據進行集合。
3. 如權利要求2所述的計算機實現方法，其中形成地質模型的步驟包括步驟：對所述 井的巖石物理記錄描述數據進行處理以確定針對所述井的假設的巖相數據。
4. 如權利要求3所述的計算機實現方法，其中形成地質模型的步驟包括步驟：根據針 對所述井的假設的巖相數據來形成針對各井的巖相記錄。
5. 如權利要求4所述的計算機實現方法，其中形成地質模型的步驟包括步驟：將針對 各井的所述巖相記錄尺度擴展到所述儲層的所述巖相的三維模型。
6. 如權利要求5所述的計算機實現方法，其中形成地質模型的步驟包括步驟：形成對 所述巖相記錄進行尺度擴展而得到的結果的巖相模型。
7. 如權利要求1所述的計算機實現方法，其中所述計算機系統包括數據顯示器，并且 所述計算機實現方法還包括步驟： 形成所述儲層的巖石物理結構的模型的輸出顯示。
8. 如權利要求1所述的計算機實現方法，其中將正被仿真的儲層劃分成以各單元的組 織系統排列的多個單元，并且其中形成所述儲層的巖石物理結構的模型的步驟包括：形成 所述儲層的各單元的巖石物理結構的模型。
9. 如權利要求1所述的計算機實現方法，其中將正被仿真的儲層劃分成以各單元的組 織系統排列的多個單元，并且其中形成所述儲層的巖石物理結構的模型的步驟包括：形成 所述儲層的各單元的屬性的模型。
10. -種數據處理系統，其用于地表下儲層的巖相模型的計算機化仿真，所述數據處理 系統包括： (a)處理器，其執行如下步驟： (1) 基于所述井芯描述數據來形成所述地表下儲層的巖石物理結構的空間分布的初始 地質統計學模型； (2) 形成其中尚未得到巖芯的儲層中的各井的巖相的地質模型； (3) 基于所述地質模型得到所述井孔處的所述地表下儲層的巖相的數字巖芯描述； (4) 接收所述地表下巖相中的大孔隙度和微孔隙度的存在的識別；以及 (5) 基于所述井芯描述數據、所述數字巖芯描述和識別的所述地表下巖相中的大孔隙 度和微孔隙度的存在來形成所述儲層的巖石物理結構的模型。
11. 如權利要求10所述的數據處理系統，其中所述處理器在形成地質模型時將從所述 儲層中已有井的巖芯描述數據而來的巖石物理記錄數據進行集合。
12. 如權利要求11所述的數據處理系統，其中所述處理器在形成地質模型時對所述井 的巖石物理記錄描述數據進行處理以確定針對所述井的假設的巖相數據。
13.如權利要求12所述的數據處理系統，其中所述處理器在形成地質模型時根據針對 所述井的假設的巖相數據來形成針對各井的巖相記錄。
14.如權利要求13所述的數據處理系統，其中所述處理器在形成地質模型時將針對各 井的所述巖相記錄尺度擴展到所述儲層的所述巖相的三維模型。
15.如權利要求14所述的數據處理系統，其中所述處理器在形成地質模型時形成尺度 擴展后的巖相記錄的巖相模型。
16.如權利要求10所述的數據處理系統，還包括數據顯示器，其用于形成所述儲層的 巖石物理結構的模型的輸出顯不。
17.如權利要求15所述的數據處理系統，其中正被仿真的儲層被劃分成以各單元的組 織系統排列的多個單元，并且其中所述處理器在形成所述儲層的巖石物理結構的模型時形 成所述儲層的各單元的巖石物理結構的模型。
18.如權利要求15所述的數據處理系統，其中正被仿真的儲層被劃分成以各單元的組 織系統排列的多個單元，并且其中所述處理器在形成所述儲層的巖石物理結構的模型時形 成所述儲層的各單元的屬性的模型。
19. 一種數據存儲裝置，其在非暫時計算機可讀介質中存儲了非暫時計算機可操作指 令，所述非暫時計算機可操作指令用于使得數據處理系統基于井芯描述數據來形成地表下 儲層的巖石物理結構的模型，所述井芯描述數據是從所述地表下儲層中與井孔相鄰的巖石 地層的地表下特征有關的井芯樣本的分析而得到的，存儲在所述計算機可讀介質中的所述 指令使得所述數據處理系統執行如下步驟： (a) 基于所述井芯描述數據來形成所述地表下儲層的巖石物理結構的空間分布的初始 地質統計學模型； (b) 形成其中尚未得到巖芯的儲層中的各井的巖相的地質模型； (c) 基于所述地質模型得到所述井孔處的所述地表下儲層的巖相的數字巖芯描述； (d) 接收所述地表下巖相中的大孔隙度和微孔隙度的存在的識別；以及 (e) 基于所述井芯描述數據、所述數字巖芯描述和識別的所述地表下巖相中的大孔隙 度和微孔隙度的存在來形成所述儲層的巖石物理結構的模型。
20.如權利要求19所述的數據存儲裝置，其中用于形成地質模型的指令還使得所述數 據處理系統將從所述儲層中已有井的巖芯描述數據而來的巖石物理記錄數據進行集合。
21. 如權利要求20所述的數據存儲裝置，其中用于形成地質模型的指令還使得所述數 據處理系統對所述井的巖石物理記錄描述數據進行處理以確定針對所述井的假設的巖相 數據。
22. 如權利要求21所述的數據存儲裝置，其中用于形成地質模型的指令還使得所述數 據處理系統根據針對所述井的假設的巖相數據來形成針對各井的巖相記錄。
23.如權利要求22所述的數據存儲裝置，其中用于形成地質模型的指令還使得所述數 據處理系統將針對各井的所述巖相記錄尺度擴展到所述儲層的所述巖相的三維模型。
24. 如權利要求23所述的數據存儲裝置，其中用于形成地質模型的指令還使得所述數 據處理系統形成尺度擴展后的巖相記錄的巖相模型。
25. 如權利要求19所述的數據儲存裝置，其中所述數據處理系統包括數據顯示器，并 且所述指令包括使得所述數據處理系統形成所述儲層的巖石物理結構的模型的輸出顯示 的指令。
26. 如權利要求19所述的數據儲存裝置，其中正被仿真的儲層被劃分成以各單元的組 織系統排列的多個單元，并且其中用于形成所述儲層的巖石物理結構的模型的指令包括用 于形成所述儲層的各單元的巖石物理結構的模型的指令。
27. 如權利要求19所述的數據儲存裝置，其中正被仿真的儲層被劃分成以各單元的組 織系統排列的多個單元，并且其中用于形成所述儲層的巖石物理結構的模型的指令包括用 于形成所述儲層的各單元的屬性的模型的指令。
【文檔編號】G01V99/00GK104380144SQ201380023176
【公開日】2015年2月25日 申請日期:2013年5月13日 優先權日:2013年5月13日
【發明者】羅格·R·松, 愛德華·A·克拉克 申請人:沙特阿拉伯石油公司, 阿拉姆科服務公司
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