流动单元的岩石类型在油藏静态和动态模型的建立中起着关键作用。资产团队做出决策主要依赖于对储层生命周期中流体在地下渗流情况的预测。在碳酸盐岩环境中，岩石分类的处理复杂，由于溶蚀、胶结、硅化等成岩作用，可生成大量的单元。大多数碳酸盐岩分型方法都能成功地对小规模流动非均质性进行分类，但在插入距离一维域较远的相时，由于流动单元和空间数据之间缺乏相关性，这些方法都失败了。地震数据可以用来检测大型的流动单元，并协助三维储层体积中小型流动单元的插入，从而创建更加真实的静态和动态模型。

Mero油田是巴西近海Libra特大型油田的一部分，属于盐下碳酸盐岩储层。根据Mero油田的数据，使用渗透率与孔隙度的对比图和电性质，对传统的岩石分型方法进行了改进。通过渗透率累积S曲线分析，建立了保持部分碳酸盐岩流动非均质性的大型流动单元，并将其与弹性属性P阻抗（PI）和S阻抗（SI）进行关联。此外，利用地层因素参数建立了PI和SI先验相关性，以对大型流动单元进行分类。

依据地震数据集绘制的大型流动单元图，使用地质统计学工具将岩心栓的流动单元数据填充到三维静态和动态模型中，从而创建更真实的储层模型并帮助决策。