张文彪，段太忠，郑 磊，刘志强，许华明，赵 磊

(中国石化 石油勘探开发研究院,北京 100083)

基于浅层地震的三维训练图像获取及应用

张文彪，段太忠，郑 磊，刘志强，许华明，赵 磊

(中国石化 石油勘探开发研究院,北京 100083)

多点地质统计学是当前研究的热点，其中训练图像的获取是关键环节，直接决定了储层模拟的精度和可靠程度。基于浅层高频地震信息，对浅层水道沉积的形态特征及定量规模展开研究，并通过相似性类比作为原型模型，指导深层油田区水道砂体形态规模统计，并在高精度反演数据基础上建立了具有代表性的定量化三维训练图像；以此为基础，借助petrel软件平台，通过设置训练图像不同网格大小，分析了其对多点地质统计模拟结果的影响。研究表明：该方法得到的训练图像真实可靠，模拟结果均忠实于井点数据，且砂体整体分布特征具有受训练图像约束的特点，当三维训练图像与实际模拟区网格大小一致时，模拟结果最能体现不同微相间的空间结构与几何特征。本文提供了一个训练图像获取的新思路，对具有相同地质条件的其他深水沉积微相类型的模拟具有借鉴作用。

三维训练图像；原型模型；多点地质统计学；深水水道;储层模拟

建立符合实际的地质模型一直是石油地质工作者们追求的目标，国内外学者多基于密井网资料、野外露头以及现代沉积获取先验认识，然后采用传统地质统计学方法开展沉积微相随机模拟研究，但都具有一定局限性[1-4]。……