[发明专利]基于贝叶斯定理的砂岩比例不确定性区间缩小方法及系统

权利要求书

1.一种基于贝叶斯定理的砂岩比例不确定性区间缩小方法，其特征在于，包括：

从目标储层的地质数据中选择一个砂岩相比例的分布，并将其作为目标储层岩相模型净毛比的先验概率分布；

基于离散化后的先验概率分布，并利用其和多点地质统计方法进行岩相模拟，得到目标储层的多个具有不同净毛比值的随机岩相模型；

对每个随机岩相模型进行空间重采样，得到多个砂岩净毛比的估计值；根据所述多个砂岩净毛比的估计值计算砂岩净毛比的似然概率分布；

对所述砂岩净毛比的似然概率分布进行贝叶斯转换，并将转换后得到的多个后验概率；将所述多个后验概率进行组合，得到目标储层岩相模型净毛比的后验概率分布。

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯定理的砂岩比例不确定性区间缩小方法，其特征在于，所述基于离散化后的先验概率分布，并利用其和多点地质统计方法进行岩相模拟，得到目标储层的多个具有不同净毛比值区间的随机岩相模型包括：

将先验砂岩相比例的分布从小到大均匀离散成M个类：a₁，a₂，…，a_m，对应每一类结合训练图像，固定砂岩相比例进行多点随机模拟，得到目标储层的多个具有不同净毛比值区间的随机岩相模型。

3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯定理的砂岩比例不确定性区间缩小方法，其特征在于，所述固定砂岩相比例进行多点随机模拟，得到目标储层的多张具有不同净毛比值区间的随机岩相模型包括：

使用多点模拟算法，保留每个类别的净毛比值的中值，进行多点岩相模型的模拟，得到目标储层的多个具有不同净毛比值区间的随机岩相模型。

4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯定理的砂岩比例不确定性区间缩小方法，其特征在于，所述对每个随机岩相模型进行空间重采样，得到多个砂岩净毛比的估计值；根据所述多个砂岩净毛比的估计值计算砂岩净毛比的似然概率分布包括：

设定固定的抽样井和抽样次数n；

经过n次抽样，得到n个砂岩比例估计值；根据所述n个砂岩比例估计值计算砂岩净毛比的似然概率分布。

5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯定理的砂岩比例不确定性区间缩小方法，其特征在于，所述对所述砂岩净毛比的似然概率分布进行贝叶斯转换，并将转换后得到的多个后验概率；将所述多个后验概率进行组合，得到目标储层岩相模型净毛比的后验概率分布包括：

将计算所得的先验概率和似然概率代入到贝叶斯公式，计算对应离散级别下的后验概率，组合后验概率得到后验分布。

6.根据权利要求1至5任一项所述的基于贝叶斯定理的砂岩比例不确定性区间缩小方法，其特征在于，所述从目标储层的地质数据中选择一个砂岩相比例的分布，并将其作为目标储层岩相模型净毛比的先验概率分布包括：

根据目标储层的不同地质场景获取砂岩相比例的不确定性范围；

从给定的地质场景中已有的井数据，地震资料或测井资料中选择一个砂岩相比例的分布，并将其作为目标储层岩相模型净毛比的先验概率分布。

7.一种基于贝叶斯定理的砂岩比例不确定性区间缩小系统，其特征在于，包括：

选择模块，用于从目标储层的地质数据中选择一个砂岩相比例的分布，并将其作为目标储层岩相模型净毛比的先验概率分布；

模拟模块，用于基于离散化后的先验概率分布，并利用其和多点地质统计方法进行岩相模拟，得到目标储层的多个具有不同净毛比值的随机岩相模型；

重采样模块，用于对每个随机岩相模型进行空间重采样，得到多个砂岩净毛比的估计值；根据所述多个砂岩净毛比的估计值计算砂岩净毛比的似然概率分布；

转换模块，用于对所述砂岩净毛比的似然概率分布进行贝叶斯转换，并将转换后得到的多个后验概率；将所述多个后验概率进行组合，得到目标储层岩相模型净毛比的后验概率分布。