一种构建资源量参数分布模型的方法技术领域
本发明涉及地质勘探领域，具体说涉及一种构建资源量参数分布模型的方
法。
背景技术
在石油勘探过程中，经常需要计算圈闭的地质资源量。常用的圈闭地质资源
量计算方法有容积法和类比法，其中容积法应用最为广泛。容积法是基于数学计
算公式来计算圈闭地质资源量的方法，在其计算过程中需要用到多项计算参数。
在地质勘探领域这些用于计算地质资源量的计算参数被称作资源量参数。
在现有技术方法中，通常采用算术平均法、面积权衡法或经验取值法来获取
资源量参数的具体值，进而计算圈闭的地质资源量。但是上述资源量参数的获取
方法并没有统一的理论依据，并且其可操作性和计算精度也较低。这就导致得到
的资源量参数的具体值并不能很好地反映实际情况，进而导致计算出的地质资源
量与实际情况相差悬殊，并最终影响勘探计划制订和勘探投资决策。
因此，针对现有方法得到的资源量参数值并不能满足实际需要的问题，需
要一种新的方法以构建更为理想的资源量参数分布模型，从而获取更为准确的资
源量参数值。
发明内容
针对现有方法得到的资源量参数值并不能满足实际需要的问题，本发明提供
了一种构建资源量参数分布模型的方法，所述方法包含以下步骤：
因子构建步骤，基于对实际地质情况的分析构建与资源量参数对应的因子，
所述因子相互独立；
样本值获取步骤，基于实际地质情况获取所述因子的样本值；
分布模型构建步骤，根据所述因子的样本值计算对应的资源量参数值，从而
基于对数正态分布公式根据所述资源量参数值构建所述资源量参数分布模型。
在一实施例中，在所述样本值获取步骤中，针对同一个所述因子获取多个不
同的样本值。
在一实施例中，在所述分布模型构建步骤中，对同一所述资源量参数所对应
的每个因子任选一个所述样本值进行组合，每种组合情况对应一个所述资源量参
数值，通过计算得到不同组合情况所对应的所述资源量参数值。
在一实施例中，基于所述资源量参数值利用最小二乘法在对数概率坐标系上
拟合一条直线，根据所述直线构建所述资源量参数分布模型。
在一实施例中，所述方法还包括合理性检验步骤：
基于所述资源量参数分布模型计算特定积累概率对应的资源量参数值；
基于实际地质情况分析所述特定积累概率对应的资源量参数值的合理性，从
而得到合理性分析的分析结果；
基于所述分析结果调整所述资源量参数分布模型。
在一实施例中，所述资源量参数包括含油/气面积、油气层有效厚度和单储系
数。
在一实施例中，所述含油/气面积的因子包括圈闭面积、地层倾角和面积系数。
在一实施例中，所述油气层有效厚度的因子包括储层总厚度、几何校正因子
和净毛比。
在一实施例中，所述单储系数的因子包括孔隙度、饱和度和体积系数。
在一实施例中，所述方法还包括参数计算步骤，基于开发目标利用所述资源
量参数分布模型计算得到符合需求的资源量参数值。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
本发明的资源量参数分布模型构建方法具有较高的可操作性和计算精度，其
最大限度的减小了构建过程中人为因素影响，构建出的资源量参数分布模型更加
符合实际地质情况。
本发明的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且，本发明的部分特
征或优点将通过说明书而变得显而易见，或者通过实施本发明而被了解。本发明
的目的和部分优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的步骤来
实现或获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明
的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是根据本发明一实施例的实施流程图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此本发明的实
施人员可以充分理解本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效
果的实现过程并依据上述实现过程具体实施本发明。需要说明的是，只要不构
成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所
形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
在石油公司进行油气勘探的过程中，常常需要评价圈闭的地质资源量。在资
源量评价过程中，普遍存在过高估算圈闭的地质资源量的情况，从而导致评价结
果与实际情况相差悬殊，进而直接影响勘探计划的制订和勘探投资决策。为了得
到更加符合实际情况的圈闭地质资源量，本发明提出了一种构建圈闭资源量参数
分布模型的方法。从而用户可以根据资源量参数分布模型计算得到所需的资源量
参数值，进而计算出更加符合实际情况的地质资源量。
本发明的资源量参数分布模型构建方法的主要理论依据是中心极限定理。中
心极限定理的主要思想是，如果一个变量可以被表达为多个独立因子的乘积，则
这个变量可以看作是对数正态分布。由于圈闭资源量参数可以通过多个独立的因
子的乘积来表达。因此圈闭资源量参数的分布可以近似看做为对数正态分布。在
本发明中，首先基于实际地质情况获取同一因子的多个不同的样本值，然后经过
计算得到多个资源量参数值，最后根据资源量参数值来构建资源量参数的对数正
态分布模型。本发明的资源量参数分布模型构建方法具有较高的可操作性和计算
精度，其最大限度的减小了构建过程中人为因素影响，构建出的资源量参数分布
模型更加符合实际地质情况。
接下来以本发明的一具体实施例来详细描述本发明的方法的实施过程。图1
是本发明一实施例的实施流程图，附图的流程图中示出的步骤可以在包含诸如一
组计算机可执行指令的计算机系统中执行。虽然在流程图中示出了各步骤的逻辑
顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
如图1所示，首先执行步骤S110，因子构建步骤，基于对实际地质情况的分
析构建与资源量参数对应的因子。不同的因子相互独立，资源量参数为其所对应
的所有因子的乘积。
接下来进行步骤S120，样本值获取步骤，基于实际地质情况获取参数因子的
样本值。在本实施例中，首先针对同一个因子获取多个不同的样本值，然后对资
源量参数所对应的每个因子任选一个样本值进行组合。不难理解，每一种样本值
的组合情况都对应一个资源量参数值。这样在接下来的分布模型构建步骤(S130)
中，就可以通过计算得到不同组合情况所对应的多个资源量参数值。
继续执行步骤S130，在本实施例中，首先将得到的多个资源量参数值按照由
大到小的顺序进行排列，并按照公式(1)求得每个资源量参数值对应的概率。
公式(1)为：
P＝(Rank-0.5)*100/n(1)，
其中：P为概率；Rank为资源量参数值序号；n为资源量参数值总数。
然后建立对数概率坐标系，将上述数据投在对数概率坐标上。利用最小二乘
法在对数概率坐标系上拟合一条直线。接着根据拟合出的直线确定对应于积累概
率10％、50％、90％的资源量参数的值。最后根据对应于积累概率10％、50％、
90％的资源量参数的值建立资源量参数的分布模型。
在实际应用中，根据地质资源量的计算方法的不同，需要用到不同的资源量
参数。在本实施例中，资源量参数包括含油/气面积、油气层有效厚度和单储系数。
接下来结合图1的流程图结合一具体的应用实例来分别针对每个上述的资源量参
数的分布模型的构建过程进行描述。以实际情况中的一个具体圈闭(圈闭A)为
例：
(1)针对含油(气)面积
经过因子构建步骤(S110)，含油/气面积的因子被构建为为圈闭面积、地层
倾角和面积系数。含油/气面积等于圈闭面积、地层倾角和面积系数的乘积。
接下来进行步骤S120，样本值获取步骤，基于实际地质情况获取参数因子的
样本值。在本实施例中，根据地震资料解释，确定圈闭面积最落实、较落实、落
实差的三个值；依据时深关系，确定合理的地层倾角最小值(低值)、中间值(中
值)和最大值(高值)；通过统计类比同一地区(或领域)圈闭含油(气)面积系
数，确定含油(气)面积系数最小值(低值)、中间值(中值)和最大值(高值)。
具体到圈闭A中，如表1所示，即确定最落实圈闭面积为1.5km2、较落实
圈闭面积为2.8km2、落实差圈闭面积为4.6km2(表1)；确定合理的地层倾角校正
系数最小值(低值)为0.4、中间值(中值)为0.7和最大值(高值)为1.0；确
定含油(气)面积系数最小值(低值)为0.2、中间值(中值)为0.6和最大值(高
值)为1。
高值
中值
低值
|
圈闭面积
4.6
2.8
1.5
地层倾角
1.0
0.7
0.4
含油(气)面积系数
1
0.6
0.2
表1
下面进行步骤S130，分布模型构建步骤。在此步骤中首先要根据因子的样本
值计算对应的参数的值，然后根据参数的值构建分布模型。对参数所对应的每个
因子任选一个样本值进行组合。不难理解，基于表1，在本实施例中共有27种因
子样本值组合。
基于中心极限定理，含油/气面积可以看作为近似的对数正态分布，则上述
27个值为近似的对数正态分布。下面进行步骤S130，通过计算得到27个含油/
气面积的值。接着利用公式(1)计算每个含油/气面积的值所对应的概率，计算
结果如表2所示。进而构建含油/气面积的分布模型。
序号
含油(气)面积值
概率％
1
4.6
1.9
2
3.2
5.6
3
2.8
9.3
4
2.7
13.0
5
2.0
16.7
6
1.9
20.4
7
1.8
24.1
8
1.7
27.8
9
1.5
31.5
10
1.2
35.2
11
1.1
38.9
12
1.05
42.6
13
1.0
46.3
14
0.9
50.0
15
0.8
53.7
16
0.7
57.4
17
0.6
61.1
18
0.55
64.8
19
0.52
68.5
20
0.5
72.2
21
0.4
75.9
22
0.38
79.6
23
0.35
83.3
24
0.3
87.0
25
0.2
90.7
26
0.18
94.4
27
0.1
98.1
表2
为了验证通过步骤S130构建的分布模型是否合理，本实施例还引入了步骤
S140，合理性检验步骤。在步骤S140中，首先基于分布模型计算对应于特定积
累概率的资源量参数的值，然后基于实际地质情况判断对应于特定积累概率的资
源量参数的值的合理性。
在本实施例中，采用1％和99％为特定积累概率。在概率分布，首先将利用
最小二乘法拟合出直线，从而计算出对应于积累概率1％和99％的含油/气面积的
的值(含油/气面积P1值和P99值)。然后检验含油/气面积的P1和P99的值是
否合理。不难理解，如含油/气面积P1大于圈闭最大面积或是含油/气面积P99小
于圈闭最小面积，则含油/气面积的P1和P99的值不合理。
当经过检验，资源量参数的P1和P99的值不合理时，则进行步骤S141，调
整资源量参数的概率分布函数。然后对调整后的概率分布函数再次进行检验。重
复进行检验、调整步骤，直到检验结果合理。当检验结果合理时，得到的资源量
参数分布模型就是所需的分布模型。在本应用实例中，如含油/气面积P1大于圈
闭最大面积4.6km2时，则需要调整。
(2)针对油气层有效厚度的计算过程进行描述。
经过因子构建步骤(S110)，油气层有效厚度的因子包括储层总厚度、几何
校正因子和净毛比。
接下来进行步骤S120，样本值获取步骤。在本实施例中，储层总厚度需经地
层倾斜校正为实际储层厚度，进而确定合理的储层总厚度最小值(低值)、中间
值(中值)和最大值(高值)；根据油水界面以上圈闭的体积除以面积和垂向产
层厚度乘积估算几何校正因子最小值(低值)、中间值(中值)和最大值(高值)；
利用测井曲线解释结果，估算净毛比最小值(低值)、中间值(中值)和最大值
(高值)。具体到圈闭A中，如表3所示。
高值
中值
低值
|
储层总厚度
34
16
2.5
几何校正因子
0.85
0.55
0.35
净毛比
0.9
0.5
0.2
表3
下面进行步骤S130，分布模型构建步骤。由于油气层有效厚度分布模型的构
建类似于含油/气面积分布模型的构建，因此在这里针对油气层有效厚度的步骤
S130就不再赘述。步骤S130中，计算出的油气层有效厚度的值以及对应的概率
如表4所示。
序号
油(气)层有效厚度值
概率％
1
26.01
1.9
2
16.83
5.6
3
14.45
9.3
4
12.24
13.0
5
10.71
16.7
6
9.35
20.4
7
7.92
24.1
8
6.80
27.8
9
5.95
31.5
10
5.78
35.2
11
5.04
38.9
12
4.40
42.6
13
3.74
46.3
14
2.80
50.0
15
2.72
53.7
16
2.38
57.4
17
1.91
61.1
18
1.76
64.8
19
1.24
68.5
20
1.12
72.2
21
1.06
75.9
22
0.79
79.6
23
0.69
83.3
24
0.44
87.0
25
0.43
90.7
26
0.28
94.4
27
0.18
98.1
表4
接下来进行步骤S140，合理性检验步骤。类似针对含油/气面积分布模型的
检验，在此步骤中检验油气层有效厚度的P1和P99的值是否合理。不难理解，
如油气层有效厚度P1大于实际最大储层厚度或是油气层有效厚度P99小于实际
最小储层厚度，则油气层有效厚度的P1和P99的值不合理。在本应用实例中，
如有效厚度P1大于实际最大储层总厚度34米时，则需要调整。
(3)针对单储系数的计算过程进行描述。
单储系数是指油(气)藏内单位体积油(气)层所含的地质储量，通常采用
每米油层每平方千米面积内所含的地质储量来表示。经过因子构建步骤(S110)，
单储系数的因子包括孔隙度、饱和度和体积系数。
接下来进行步骤S120，样本值获取步骤。如表5所示，在本实施例中，根据
测井解释、岩心实测等资料分别给出孔隙度、饱和度、体积系数最小值(低值)、
中间值(中值)和最大值(高值)。然后进行步骤S130，分布函数构建步骤。由
于单储系数分布模型的构建类似于含油/气面积分布模型的构建，因此在这里针对
单储系数的步骤S130就不再赘述。计算出的单储系数的值以及对应的概率如表6
所示。
高值
中值
低值
|
孔隙度
20％
16％
8％
饱和度
75％
55％
35％
体积系数
1.3
1.2
1.1
表5
序号
单储系数值
概率％
1
11.05
1.9
2
10.13
5.6
3
9.35
9.3
4
8.84
13.0
5
8.10
16.7
6
8.05
20.4
7
7.48
24.1
8
7.43
27.8
9
6.85
31.5
10
6.48
35.2
11
5.94
38.9
12
5.48
42.6
13
5.15
46.3
14
4.73
50.0
15
4.42
53.7
16
4.36
57.4
17
4.12
61.1
18
4.05
64.8
19
3.78
68.5
20
3.74
72.2
21
3.49
75.9
22
3.24
79.6
23
2.97
83.3
24
2.74
87.0
25
2.06
90.7
26
1.89
94.4
27
1.74
98.1
表6
然后进行步骤S140，合理性检验步骤。类似针对含油/气面积分布模型的检
验，在此步骤中检验单储系数的P1和P99的值是否合理。不难理解，如单储系
数P1大于统计最大单储系数值或是单储系数P99小于统计最小单储系数值，则
单储系数的P1和P99的值不合理。在本应用实例中，如单储系数P1大于实际最
大单储系数值11(104t/km2·m)时，则需要调整。
为了进行进一步的地质资源量计算。本实施例还包括了步骤S150，参数计算
步骤。在此步骤中。基于分布模型计算得出符合实际应用要求的资源量参数的值。
在本实施例中，需要计算资源量参数的平均值。因此首先基于分布模型计算对应
积累概率10％、50％、90％的参数的值，然后基于公式(2)计算资源量参数的平
均值。
公式(2)为：平均值＝P10×0.3+P50×0.4+P90×0.3(2)
其中，P90、P50、P10分别为积累概率90％、50％、10％所对应的所述参数的
值。
将步骤S150具体应用到圈闭A中：
针对含油(气)面积，确定P10＝3.0、P50＝1.1和P90＝0.35，平均值为1.5
(km2)；
针对油(气)层有效厚度，确定P10＝22、P50＝6.5和P90＝0.5，平均值为
9.4(m)；
针对单储系数，确定P10＝8.8、P50＝4.7和P90＝1.9，平均值为5.1(104t/km2·m)。
按照本发明方法确定了圈闭A资源量参数：含油面积1.5km2，油层有效厚度
9.4m，单储系数5.1×104t/km2·m。经过计算得到圈闭地质资源量为71.9万吨。如
表7所示，本发明、现有技术与实际误差分别为19万吨、86万吨。由上述结果
可以看出，相较现有技术方法得到的地质资源量，基于本发明方法得到的地质资
源量与探明储量结果更为接近，基于本发明方法的计算结果更接近实际地质情
况。
表7
虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明
而采用的实施方式，并非用以限定本发明。本发明所述的方法还可有其他多种实
施例。在不背离本发明实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作
出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形都应属于本发明的权利要求
的保护范围。