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GeoFrame_LPM测井地震属性综合成图(14)

时间:2025-07-09   来源:未知    
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第四章 LPM Data Population

-Geostatistical Mapping

地质统计学成图功能提供了四种地质统计学算法,将ResSum模块内计算所得的井筒物性数据或任何散点数据进行物性推广,该过程中没有使用地震属性。

地质统计学算法如下:

Simple Kriging:基于克里金的确定性算法。

Ordinary Kriging:基于克里金的确定性算法。

Sequential Gaussian Simulation:基于克里金的随机算法。

Uncertainty Mapping:产生概率图和可信度图。

一、练习1

在本练习中,我们将学习如何建立变差图,并使用地质统计学算法推广储层物性网格数据。

1. 在LPM Data Population文件夹中,点击Property to Map下的Property按钮,

选择属性[Net_Gross_Thickness_Ratio]。

2. 选择Mapping下的Geostatistical Mapping文件夹。

3. 点击Geostatistical Mapping下的Population Algorithm按钮选择算法

[Sequential Gaussian Simulation].

4. 回到文件夹顶部的Property to Map部分。点击图标

。 方图和统计结果(图3-1)

注意:如果选择了Sequential Gaussian Simulation算法,数据将被自动进行归一化。网格数据将被自动反向转换。 来显示所选数据的直

5. 回到文件夹顶部的Property to Map部分。点击图标来打开Property

Variogram Plot Specification和Property Variogram Plot窗口。

6. 在Property Variogram Plot Specification窗口中,选择Variogram

Direction-Horizon下的Omnidirectional选项(缺省)。如果数据不均匀分布的话,则选择Major/Minor选项(图4-1)。

7. 选择Experimental Variogram文件夹。设置Spatial Equations下的Equation

为Semivariogram。

8. 设置Search Distances下的Lag和Maximun参数。

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