数学地质 蒙特卡罗模拟在石油资源评价中的应用.ppt

蒙特卡罗模拟在石油资源评价中的应用（Monte-Carlo） 定义：蒙特卡罗模拟法是利用不同分布的随机变量的抽样序列，模拟给定问题的概率统计模型，给出问题的渐进估计值的方法。 石油资源评价的重要方法 广泛应用于含油气地区早期勘探阶段，1979年我国开始使用该方法估算石油资源量。 任何含油区的一个局部含油地质单元的石油资源量的计算 公式，都可以归结为一些地质参数与经验系数的乘积。 容积法： a：采收率 A：面积 H：有效厚度 S：为充注系数 a：采收率 A：面积 H：有效厚度 S：为充注系数 参数如何获取---平均值？经验值？ 这些参数可以构成统计量，或者说它们服从某个分布 对于孔隙度观察：可以组成一个分布，有效厚度观察，也是能够组成一个分布的 理由：用统计模拟的方法去计算资源量Q，无疑比传统方法更加合理。 蒙特卡罗方法计算石油资源量，就是用统计模拟方法求出Q的一组样本，用样本分布近似石油资源量Q的概率分布，根据该分布，就可以得到石油资源量Q在不同概率下的取值。 ？ 均值18.1 方差2.90 16.1 抽样计算所需要地质参数，每次抽样对应一个Q。N次抽样，对应N个Q N次抽样获得石油资源量，直方图 步骤 1求资源量计算公式中每个地质参数（随机变量）的分布函数 2经概率乘求局部含油地质单元的资源量Q 3经概率加求一个含油区的总资源量Q 均值18.1 方差2.90 16.1 概率分布函数 求地质参数的分布函数，要根据实际资料和工作经验确定该参数的分布函数。一般做法： （1）当该参数的数据较多时，可用频率法求其经验分布函数 （2）当数据个数较少，但知道该参数的分布概型时，则可由分布概型给出分布函数。 （3)当已知数据只有a、b两个时，则只好将该参数X看成介于a、b两数之间的服从均匀分布的随机变量。 （4)当已知数据为3个时，则可采用三角分布。将已知数据中的最小值、最大值分别看成该参数可取值的最小值和最大值，而将中间值堪称参数最可能取的值。 随机数生成 分别抽取H、孔隙度、油气充注系数，计算Q .多次抽取就形成Q概率分布 注：经蒙特卡罗乘（或加）求得分布函数，往往出现向中间收缩的现象，这一现象出现与否与参加运算的分布函数有关。 例如，如果参加运算的都是正态分布，由于该分布的性质使得随机抽样在其均值处概率最大。故求得的分布函数会向均值处收缩。 风险评估 数学地质研究方法 数学地质的研究过程： （1）定义地质系统：根据研究对象和目的定义地质系统 （2）建立地质概念模型：通过对地质系统的实际观察、数据分析、归纳和有关的先验知识等建立地质概念模型。 （3）设计数学模型 （4）模型程序化 （5）设计模拟实验 （6）模型装载 （7）模型运行 （8）结果分析 概括为3个阶段： （1）建模阶段 （2）程序化阶段 （3）运行阶段 概念模型 河道参数：河道宽度，河道波长，河道中线距离河道主方向偏差，厚度 数学模型 例子 模拟结果 模拟结果 实际统计 中期基准面旋回 短期基准面旋回 数学模型的作用 （1）提高认知水平 （2）提高决策能力 （3）预测 数学模型的有效性、精确性、实用性 数学模型的检验 数学地质研究方法的应用 方法的应用受到以下几个方面的限制: (1）地质观察是否正确无误 （2）数据是否全面可靠 （3）地质概念模型是否准确合理 （4）数学模型选择是否恰当 （5）计算是否正确 （6）成果分析是否合乎规律