JASON培训教材-14页解析

Jason软件培训资料

Jason软件集合了油气勘探开发不同阶段的储层预测和油气藏描述技术，它致力于各种资料、各种认识的全面综合，提供符合各种资料、各种认识的储层预测和油气藏描述结果。指导油气藏的勘探和开发，提高钻井成功率，降低风险。

主要模块

Jason软件是一套综合应用地震、测井和地质等资料解决油气勘探开发不同阶段储层预测和油气藏描述实际问题的综合平台。其中子波估算（Wavelets）和层位标定、地质框架模型（Earthmodel）、地震反演（Invertrace、Invertraceplus）、测井反演（Invermod）、地质统计模拟（Statmod）和数据分析变换（Functionmod）是主要模块和关键技术。下面根据实际工作步骤来介绍Jason软件的主要模块和关键技术及应用注意事项。

一、 数据加载

数据加载顺序为地震→层位→测井→其它（如人文、子波等）；输出可根据需要有选择性地输出。

注意事项：

● 地震数据类型（是2D还是3D）、 线道号和XY坐标在SEG-Y道头中的正确位置、输入数据的字节数（至少为16位）。

● 井数据输入文件的格式与所选的格式模板文件必须一致包括输入文件本身的声波和密度的单位（us/ft，us/m，g/cm3，kg/m3）、模板文件中深度的类型（测量深度、TVD等）和单位(m，ft等)。

二、 子波估算和层位标定技术

这部分工作是通过Modeling下的Wavelets…和Analysis下的Well log editing and seismic tie…两个模块完成的。通过子波估算和井曲线编辑的交互迭代，由井旁地震道和井中的阻抗曲线估算出与地震最佳匹配的地震子波。并实现子波估算、合成记录的制作和层位标定。

其技术特点是：同时估算子波的振幅谱和相位谱；子波估算和层位标定同时完成；方法多样，可处理有井和无井、单井和多井、直井和斜井；质量控制手段多样。

子波估算和层位标定技术的方法如下：

1）计算理论子波（如Ricker）(Wavelets…→Edit→Create synthetic wavelet... )。

2）生成波阻抗（AI）曲线（Well log editing and seismic tie… →Calculate AI）。

3）用理论子波和AI曲线在Well log editing and seismic tie…中生成合成记录，用Shift all in MD移动测井曲线（即合成记录）使得合成记录的主要同相轴与地震的对齐。将移动后的曲线存为新井。

4）在Wavelets的Input中，选择3）中的新井，给定合适的时窗范围，利用Wavelets中的Estimate下的Estimate wavelet amplitude and phase spectra…模块，根据井曲线中的AI曲线和井旁地震道估算子波。

5）回到Well log editing and seismic tie…中，选择4）中估算的子波生成新的合成记录。在时间曲线的控制下，编辑测井曲线（拉伸/压缩等）使得更多的同相轴对齐，将经过编辑的曲线再存为新井，再返回到4）。重复4）和5）直到获得最佳的子波和最佳的匹配。这时用于反演和制作合成地震的子波以及井的时深关系就算确定（如图1）。

图1 子波估算和井曲线编辑交互迭代过程

对于多井，可以用1）—5）的方法估算每口井的子波和确定时深关系，然后再用平均子波对每口井的标定结果和时深关系进行调整；也可以选一口井孔环境和曲线质量较高的井，用1）—5）的方法估算一个最佳子波，再将这个子波用于其它井并使合成记录与地震记录达到最佳匹配。

在这一交互迭代的过程中，要注意以下几点：

● Wavelets中的时窗选择对子波影响极大，一般所选时窗应包含目的层段，其上下时间应选在地震波形变化较小的位置，时窗长度应为子波长度的3倍左右。

● Well log editing and seismic tie…中的曲线拉伸和压缩尽量在较大范围内进行，拉伸/压缩不应改变曲线的变化趋势，由时间线进行监视。

● 估算的子波振幅谱应与地震的尽量接近，相位谱在有效频带内变化尽量小。

三、 地质框架模型（Earthmodel）

地质框架模型是由Modeling 下的Earthmodel模块完成。它由五个子模块构成：

1) Model builder with TDC

2) Model builder without TDC

3) Model generator

4) Model Interpolator

5) Well Curve generator

Model builder with TDC 和Model builder without TDC的作用基本相同，即利用地震解释层位/断层，根据framework table描述的接触关系形成具有地质意义的三维密封的框架模型，同时形成以层为单位的沿层内插测井曲线的权重系数。其差别是MB with TDC在时/深域对模型进行同时描述，即存在时深关系；而MB without TDC要么在时间域要么在深度域对模型进行描述，即没有时深关系。 Model generator就是依据Model builder的描述信息，生成具体的测井曲线模型。Model Interpolator就是将已存在的地震或属性模型按Model builder的描述信息进行内插或重新网络化。Well Curve generator 生成测井曲线。

其技术特点是：建立测井分层和地震解释层位的联系并将地震解释层位/断层内插成密闭的层位；用以层为单位的沿层内插测井曲线的权重系数、层厚等参数描述的初始模型；可处理正断层和逆断层；可描述各种地层接触关系（整合、不整合、河道等）。

在Earthmodel中，编辑描述地质框架结构表（即framework table）是关键和难点。Framework table用来描述地层的接触关系以及微层的内插模式，一行代表一个地层，并由老到新依次定义地层之间的接触关系和内插模式（如图2）。Framework table的建立是通过图中Edit下的Append row on top or insert row 菜单实现。两者均弹出Edit row的界面（如图2）。

Framework table的编辑界面(如图2)。其中

● Index—层位或断层的标识号，每个层位或断层都有唯一的标识号，且从下往上依次为0，1，2，…。

● Primary fit Interface (PEI)—定义层的顶界面并用来指导层内的内插模式

● Stratigraphy—定义由Primary fit Interface确定地层内微层的内插模式以及层顶和它下面的地层关系。定义模式包括：proportional to top and base, proportional to top, proportional to base, truncation，reef, channel 和fault。

图2 地质框架结构表及所描述的地质现象

● Base Index—用来确定削截位置和断层位置，也就是说削截和错段只发生在Base Index所指定的层位上面。

● Trend fit interface(TFI)—选择项，如果选择TFI，由PFI定义的地层内插模式将由平行于TFI的模式所取代。

● Secondary fit Interface(SFI) —选择项，在顶面部分被剥蚀的情况，可以指定该顶面下部的未被剥蚀的层面，作为SFI，以完善层面的几何形态并指导内插。

编辑地质框架结构表时要注意以下几点：

● 从底层开始向上逐层编辑。

● 先建断层下盘的地层，后建断层上盘的地层。

● 被断层切割的层不能作为 datum。

四、 地震反演（Invertrace 和Invertrace plus）

Jason中地震反演以约束稀疏脉冲反演Constrained sparse spik Inversion—CSSI)为主，另外还提供了递归道反演（Recursive trace Inversion—RTI）和道合并（Trace merging—AITM）即加低频等模块。实际中大量使用的是约束稀疏脉冲反演和道合并。其优势在于：趋势和约束可为常数（1D）、沿层变化（2D）或空变（3D）；提供反演算法中各种参数选择的质量控制图版；低频分量遵从地质模型。适用于勘探开发的各个阶段。

约束稀疏脉冲反演（CSSI）的关键是：

● 编辑趋势（Edit trend …）

约束稀疏脉冲反演中的趋势是指研究区块的波阻抗变化背景（如图3），它是CSSI的初始模型。Invertrace 可选constant 或者Laterally varying， Constant 是指反演所用的趋势在每个层上为常数； Laterally varying是指反演所用的趋势在每个层上随XY变化。Invertrace plus要选择Model file作为趋势。它表明趋势在空间每一点都可能发生变化。

对于Constant，可以用手编辑，也可以由井计算，用From logs….即可；Laterally varying，要用波阻抗的层位文件；Model file, 要用波阻抗的 *.mod 文件。

● 编辑约束（Edit hard trend constraints…）

约束限定CSSI反演中波阻的变化范围。因此编辑约束时必须使得约束的最大最小值为相应层位的波阻抗的最大最小值（如图3）。

Constraints is: 其选项和含义与Edit trend中的trend is相同。

图3 编辑趋势和约束

● lambda值

Lambda是反射系数（阻抗）和地震数据匹配的平衡因子。低lambda值将导致较少的反射脉冲，阻抗模型就缺少变化细节。太小的lambda值导致非常差的地震数据匹配；太大的lambda值可能导致虚假的反射脉冲或变化细节。所以要选择合适的lambda值使得反射系数的匹配和地震的匹配都比较好。

Trace Merging就是将来自于Earthmodel （测井资料）或Velmod（地震速度）的阻抗模型中的低频成份与来自CSSI反演的阻抗模型合并形成一个绝对阻抗模型，便于岩性、孔隙度等方面的研究。在滤波器设计中要确定绝对阻抗模型（合并模型）的哪一部分频率成份来自低频模型，哪一部分频率来自CSSI反演模型。

五、 测井反演（Invermod）

Invermod的目的是利用测井和地震资料建立基于地质框架模型的高分辨率储层/油气藏模型。基本算法包括Geologic Inversion — GI和Seismic character Inversion — SCI。GI和SCI也可以联合使用 （Both）。基本思路是通过井孔位置的信息（波阻抗或地震道）的线性组合形成合成地震道，比较合成地震道与实测地震道，修改权重系数，使二者达到最佳匹配，再利用这个权重系数内插测井曲线形成相应的反映储层/油气藏特征的数据模型。其特点是：遵从地质框架模型、分辨率高；地震资料对井间的变化起一定的控制作用。适用于地质情况较为简单、测井资料质量好、井较多的滚动勘探开发阶段。

GI和SCI的差别就在形成合成地震道的方法不同。前者利用阻抗曲线（井点）和子波生成合成地震道，后者直接利用井点位置的地震道作为合成地震道。

Invermod由四部分组成：

1) Principal component analysis….

2) Model estimation…

3) Model generator…

4) Well curve generator…

其中Model generator和well curve generator与Earthmodel 中基本相同。

六、 随机模拟/随机反演（Statmod）

Statmod是Jason中的随机模拟软件包，有Statmod-Analysis和Statmod-Modeling两部分组成。随机模拟技术充分利用地震资料横向分辨率高（采样密集）、测井资料纵向分辨率高的特点，解决地质上参数分布范围重叠或多值对应关系的问题，得到高分辨率的参数模型。

Statmod-Analysis — 用来分析数据，形成基于数据的直方图和变换（histograms and transforms）以及变异函数(Variograms)。

Statmod-Modeling — 进行随机模拟和随机反演。随机模拟的算法包括：克里金(kinging)，协克里金(Co-Kriging)，序贯高斯模拟(SGS—Sequential Gaussian Simulation)，序贯高斯协模拟(SGCCS—Sequential Gaussion Collocated Co-Simulation)，序贯门槛值协模拟(STIS—Sequential Threshold Indicator Simulation)，序贯指示模拟（SIS—Sequential Indicator Simalation），带趋势序贯指示模拟(SIS With trend—Sequential Indicator Simulation with trend)，

随机反演中包括最快速下降法(greedy)和模拟退火法（Simulated Annealing）。

1. Estimate the local conditional probability distribution (lcpd) at that location

2. Draw at random a single value from the lcpd

3. Include the newly simulated value in the set of conditioning data

4. Repeat steps 1 through 4 until all grid nodes have a simulated value

5. Choose at random a grid node at which we have not yet simulated a value

1 统计特征分析（Statmod-Analysis）

Statmod的所有模拟技术（除指示类SIS外）都假定输入数据为正态分布。然而，实际数据并非都为正态分布。因此Statmod-Analysis 首先要分析输入数据的分布特征（histogram），找到一种变换将非正态分布的数据映射为正态分布（Transform）。然后再分析数据的空间相关性，用合适的函数拟合得到变异函数（Variogram）。Statmod-Analysis就是要根据实际数据的分布特征（直方图）和离散变异图寻找合适的变换（transform）和变异函数（variogram）。

数据分布直方图和变换（Data for histograms and tramsforms）

根据随机模拟要模拟的储层参数和约束参数选择数据并产生相应的数据分布直方图。再选择合适的变换类型拟合数据分布直方图。提供三种变换类型（即 Gaussian, Log-Gaussion 和Table）。随机模拟时，用拟合数据的分布函数把实际数据变换成正态分布。

数据离散变异图和变异函数（Data for variogram sampling and modeling）

数据选择与Data for histograms and tramsforms相同。注意所选数据必须有变换，即已作了Data for histograms and tramsforms。数据空间相关性是由变异函数（Variogram）描述的。变异函数相当于相关函数的倒数，即变异函数的值越大相关性越差。变异函数能同时描述区域变量的随机性和结构性，能从数学上对区域变量进行严格分析，是空间变异规律和空间结构分析的有效工具。变异函数是通过合适的连续函数拟合数据的离散变异图而得到。Jason中可用的连续函数包括高斯函数（Gaussian）、球函数（Spherical），指数函数（Exponential）和块金值（Nugget）。变异函数中的程高（Sill）和变程（range）反映了数据的离散程度和空间相关性。

分析确定数据分布（histogram）和变异函数（variogram）时，要注意以下几点。

● 分层段进行。

● 选择较小的数据采样间隔（1ms）。

● 选择合适的分析间距（histogram：Nr of interval）和相关间距（variogram：Nr of lags，interval）。

● 选择合适的程高（Sill）和变程（Range）。程高选在离散变异图散点变平的位置（如图4）。变程选为程高所对应的滞后距离（Lag distance）(如图4）。

图4 变异函数

2 随机模拟（StatMod-Modeling）

StatMod-Modeling 就是要利用确定性信息（测井、地震、地质等）和由StatMod-Analysis导出的不确定性地质统计信息来创建3D储层/油气藏模型。可用的技术包括：

1) Kriging

2) Sequential Simulation

3) Sequential Indicator Simulation

4) Geostatistical Inversion

或者它们的组合。

要强调的是，在运行StatMod-Modeling 之前，必须要用StatMod-Analysis获得要模拟层的属性、岩性的变换和变异函数。关于每种方法所需的输入参数如下表。

注：solid model — 地质框架模型，来自model builder。

layers — 由model builder 中framework table 所定义。

primary data — 要模拟的参数（如孔隙度），但分布稀疏，多为井数据。

lithology mask — 只对所选岩性中的参数（如砂岩中的孔隙度）进行模拟。

secondary data — 指与primary data相关的参数，但分布密集，多为地震反演波阻抗数据。

Lithology data — 指岩性曲线。

Lithology Simulation（Indicator Simulation with trend）

● Define the trend models which define the occurrence probability of sand and shale based on AI.

● Determine the Variogram function to fit the real data

● Use Indicator Simulation to get equal probability lithology models.

● Use FunctionMod to generate the confident model based on the equal probability lithology models.

● Use different cutoff values to get lithology models with different confidence.

• Define the trend models which define the occurrence probability of sand and shale based on AI.

1> Determine the max. / min. AI values to define clean sand or shale (Analysis --- Crossplots and Histogram).

2> Determine the probability of sand/shale occurrence in overlap zone (Create or edit table)

3> Use FunctionMod to transfer AI model to probability model.

• Determine the Variogram function to fit the real data

1> Check the well log to make sure there are the lithology logs in all available well. If not, please create or input (FunctionMod or DataLinks)

2> Use StatMod --- Analysis Module to generate Variogram function.

a. Determine the layer you are interested. Select reasonable sample rate.

b. Data for Variogram Sample --- Primary data ( well log data, model data, horizon data).We can get the scatter plot to describe the variogram.

c. Use a mathematical function to fit the scatter plot ( Function type, Sill, Range ).

Collocated Co-Simulation （Property Simulation）

• Determine the Histogram (Transform) Variogram function based on the real data

• Determine the correlation coefficient of primary (e.g. ,porosity) data and secondary ( e.g. , AI) data. (Using StatMod --- Analysis)

• Use Collocated Co-Simulation to get equal probability models of primary data. (Using StatMod --- Modeling)

• Use FunctionMod to generate the average model and standard deviation model form the models.

七、 三维可视化和体检测（Volume view and bodychecking）

Volume view and bodychecking 是一个全三维数据显示和自动三维解释工具。除了显示三维数据体外，还可显示与该数据体相关的井数据、解释层位/断层和属性；可以主测线、联络测线、任意线、时间切片、栅状图方式浏览分析数据；用bodychecking 可以快速地得到异常地质体的三维解释结果（顶、底界面和厚度）Volume view and bodychecking的使用方法如下：

● 选择tracegate和vertical gate。

● 选择要显示的数据，即seismic/property、horizon、wells等。

● 选择观察浏览方式，即spyglass、 horizontal slice、 Inline、 Xline、 oblique slice、 fence（如图5）。

图5 三维可视化显示

● 按选定的方式对数据进行观察浏览分析。

● 通过设置部分数据透明，而突出某些数据的空间形态及分布。

● Bodychecking(三维体自动解释)可在一种数据体上进行，也可在两种数据体上进行。前者只需给一个门槛值或取值范围，而后者可通过Crossplots上的polygon完成（如图6）。

图6 三维体自动解释

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/2e2652919fc3d5bbfd0a79563c1ec5da50e2d62a.html