Результатом моделирования литологии является замкнутое объемное тело, которое представляет собой зону геологических данных (те же принципы применяются к моделированию содержаний). Вводными параметрами являются база данных скважин и файл интервалов, содержащий литологические коды.
Первым этапом процесса условного моделирования является преобразование этой информации в серию точек, лежащих на траектории скважины, которым присваиваются положительные или отрицательные значения, в зависимости от того, находятся ли они в пределах или за пределами выбранной литологии. Там, где располагаются границы, функция создает дополнительную точку с нулевым значением. Функция автоматически объединяет интервалы, имеющие один литологический код. Трехмерная (замкнутая) поверхность, представляющая собой нулевой "контур", создается с помощью радиальной базисной функции (РБФ) и затем преобразуется в каркас.
|
|
|
Ознакомьтесь с примерами, приведенными выше. Слева на рисунке показана литология, которую мы хотим смоделировать. Она выделена ярко-зеленым цветом. Справа мы видим результат моделирования этой литологии.
При моделировании литологии используется параметр "Максимальное количество точек на одну зону перекрытия". Обычно для данного параметра вводится значение 1 000 или выше. Это обусловлено тем, что мы можем регулировать количество точек, используемых в моделировании, и нам не требуются большие значения для получения хороших результатов. Мы можем регулировать количество точек благодаря таким параметрам, как "Минимальный размер интервала, который необходимо игнорировать" и "Максимальное расстояние между точками".
Укажите в параметре "Максимальное количество точек на одну зону перекрытия" количество моделируемых метров, разделенное на расстояние между интерполированными точками и умноженное на 8. Если модель имеет скопления сферической формы, вы можете увеличить это значение. Если модель недостаточно детализирована, вам нужно будет увеличить значение максимального расстояния между точками. Если интервалы не интерполируются или игнорируются, вам нужно будет увеличить значение минимального интервала.
Значение максимального расстояния между точками определяет количество дополнительных точек, создаваемых по траектории для определения поверхности нулевого контура. Функция создает эти дополнительные точки как в пределах, так и за пределами выбранной литологии. Точки, находящиеся в пределах литологии, имеют положительные значения. А точки, находящиеся за пределами выбранной литологии, имеют отрицательные значения. Чем дальше они находятся от нулевой границы, тем больше их значение. Создав интерполированные точки, вы можете увидеть расположение этих точек и их значения. А файл вывода дает возможность пользователю лучше понять процесс моделирования.
На нижнем рисунке показаны точки, которые были созданы при минимальном размере интервала = 2 и максимальном расстоянии между точками = 30. Точки, находящиеся в пределах выбранной литологии, выделены зеленым цветом. Точки, находящиеся за пределами литологии, выделены красным цветом. Точки границ выделены голубым цветом.
|
|
Интервал, обведенный кругом на рисунке (выше) имеет длину 7,85 м. Таким образом, если мы изменим значение параметра "Минимальный размер интервала, который необходимо игнорировать" на 8, эта длина уже не будет считаться частью зоны исключения и она будет видимой, как показано на рисунке справа (выше).
Возможность применить взвешивание с основанием на ориентации эллипса поиска данных является очень удобной для работы опцией. Несмотря на то, что данная функция использует тот же набор параметров, который применяется для определения поиска данных в процессе блочного моделирования, только некоторые из этих значений задействуются при работе функции условного моделирования.
Например, используются только значения фактора и вращения, относящиеся к осям направления (опция радиуса игнорируется и выводится в сером цвете). Если вы хотите создать корреляцию в определенном направлении, выберите Эллипсоидный стиль поиска и задайте соответствующие значения фактора, азимута, погружения и поворота.
Эта опция особенно эффективна при расчете анизотропии. Вес при интерполяции можно откорректировать; точки данных, расположенные вдоль основной полуоси, получат более крупные значения веса, чем точки, которые расположены вдоль неосновной полуоси, на схожем расстоянии от прогнозируемого местоположения.
© MICROMINE Pty Ltd 2016