储层预测和属性建模平台 Crystal Modeling 2021.1破解版下载

软件下载 12月 11, 2023 0 king

CRYSTAL是由SIGMA3开发的储层预测和属性建模平台，运行在Windows系统上。CRYSTAL可用于探索的早期，中期和发育阶段。在阶段，通过地震属性分析、储层反演和属性建模，知识兔帮助地质和地球物理研究人员准确预测储层，描述储层性质（如孔隙度、渗透率等），设计和优化储层开发计划。预测结果可直接用于井场规划设计和油藏数值模拟。其主要功能包括：三维地质框架建模、地震。属性分析、储层反演、地质属性建模、裂缝建模。

数据管理

CRYSTAL软件可以加载各种主流格式的数据（如SEG-Y、解释地平线数据、分层数据、测井LAS格式数据等）。

CRYSTAL采用TGS快速图形引擎和LDM技术，完成大数据量的3D可视化，包括地质模型的3D地震和可视化显示。它还具有快速2D显示，平面视图和日志记录显示编辑功能。

CRYSTAL包含一套地震测井数据预处理模块，包括相干属性计算、曲率属性计算模型片。

CRYSTAL还可以连接到大多数商业解释软件和数值模拟软件平台。

三维地质框架模型构建

CRYSTAL可以基于单值或多值地层数据和断层数据建立三维地质框架模型和地质网格模型。它特别适用于复杂构建块的结构建模。CRYSTAL分享了一种简洁、快速、稳健的交互式结构建模方法，即使知识兔在复杂的结构区域，用户也可以自动或交互两种方式快速创建和编辑地层和断层，并准确处理地层与断层系统的交点，设置地层沉积接触类型。

网格粗化是可能的，其3D网格可以导出到Eclipse和CMG进行数值模拟，或者导出到Petrel Wait软件执行其他处理。

合成记录和小波提取

CRYSTAL分享灵活的合成记录制作工具，知识兔可以完成垂直井，斜井合成记录比对和井地震校准。

为了提高综合记录对比的合理性和准确性，分享了时频分析工具辅助井震标定。

对于偏井标定，CRYSTAL采用专利技术进行偏井合成记录和小波提取：沿偏井轨迹行走，倾角叠加在廊道上，形成井旁的地震痕迹，然后知识兔得到地震小波，保证后续地震反演的准确性和可靠性。

时间深度转换

CRYSTAL分享精确的时间深度转换工具。通过框架模型的时间深度关系约束，利用测井数据、解释视界等，利用自回归等方法建立速度模型，然后知识兔对三维数据量进行时间深度转换，建立精确的深度模型。学位域模型。

地震属性分析

CRYSTAL使用连续小波变换进行频分处理和地震属性分析，包括小波频分和属性提取。CRYSTAL在每个分频体积上提取各种地震特性，包括瞬时振幅包络、频率和相位。属性综合分析研究工作。

SpecMAN 时频分析

SpecMAN是一个获得专利的地震光谱分解，AVO和地震属性分析包。其特点如下：

1）支持记录数据和堆栈前数据;

2）光谱分解采用大多数行业标准算法;

3）包含用于分析四维光谱特性体积的工具包;

4）专利ExSpect频谱分解算法，基于匹配追踪算法。

使用SpecMAN可以进行时频分析，聚焦目标储层，并确定其频谱特性。SpecMAN还提到

分享7种光谱属性计算和多种属性分析工具。

确定性反演

水晶的专利技术。确定性反演考虑了噪声对反演过程的影响，是一种基于地震的反演算法。

在井数较少的情况下，它可以获得忠实于地震数据的反演结果，并且知识兔具有与横向地震数据相当的横向分辨率。通过测井约束，知识兔可以获得垂直分辨率更高的反演结果。

CRYSTAL 还包括基于地震的反演算法，例如稀疏脉冲反演、广义线性反演和彩色反演。广义线性反演是一种基于模型的反演算法。

瘦人光谱反演

ThinMAN是一种高分辨率光谱反演算法，储层研究人员可以利用该算法进行“时空自适应”光谱反演，结合空间变量小波，利用优化算法获得高分辨率反射系数体积和相对阻抗成像。ThinMAN可以解决小于调谐厚度的薄层预测问题，其重点是获取局部频谱信息。输出为一系列反射系数等，表观分辨率远高于输入地震数据，可用于细化薄储层。

详细的描述和表征。主要应用：

1）反射体积的辅助地震解释;

2）根据反射系数体积计算相对阻抗体积，辅助地震解释;

3）地震数据体积是通过高截止频率地震小波的卷积得到的，知识兔用于地震属性分析和反演。

多属性反演

综合分析与测井信息相关的多种地震属性，知识兔以确定与储层物理性质相关的最佳多重地震属性。在此基础上，利用神经网络技术在井旁先验样本的控制下进行训练，得到属性反演的连续模型。键入，然后知识兔进行数据卷反转工作。

CRYSTAL uses the above methods to invert various reservoir lithology and physical parameters such as porosity and shale content. Impedance cannot The environment of the reservoir and surrounding rock is well differentiated, and the multi-attribute approach can provide information beyond impedance. Multi-attribute inversion is nonlinear High-resolution inversion, especially for fluvial facies reservoirs (fast facies transition) and low signal-to-noise ratio areas.

Post-stack random inversion

Stochastic inversion is an effective high-resolution reservoir prediction tool when drilling data is abundant in the work area. Based on known reservoir data as Based on the theory of random functions, multiple optional, equal-probability reservoir models are generated, through synthetic records and actual seismic Compare the channels to determine the reasonable impedance. CRYSTAL determines the variation ellipsoid of spatial variables in the horizontal and vertical directions through seismic attributes, logging information, etc. Describe the spatial variation of reservoir lithology and physical properties.

The stochastic inversion method can make full use of abundant logging information in the middle and late stages of exploration and development. The angle reflects the uncertainty of reservoir lithology and physical properties.

Prestack inversion

CRYSTAL includes two prestack inversion algorithms: prestack extended elastic impedance and prestack stochastic inversion.

1) Pre-stack Extended Elastic Impedance (EEI) inversion: Using the extended elastic impedance formula, using the pre-stack partial superposition data, Perform the inversion of longitudinal and shear wave velocity and density. The inversion process is based on seismic data and combined with logging data to obtain various elastic models. The resolution of the inversion results is comparable to that of seismic data. According to the inversion results of compression and shear wave impedance and other inversion results, lithology, content Oil and gas analysis to predict the distribution law of oil and gas reservoirs.

2) Pre-stack stochastic inversion module: CRYSTAL uses stochastic simulation algorithm combined with global algorithms such as simulated annealing to perform different parts Simultaneous inversion of superimposed data volumes. CRYSTAL optimizes the stochastic simulation algorithm, which improves the operation efficiency and makes the algorithm stable enhancement. The various moduli obtained by pre-stack stochastic inversion have the same order of vertical resolution as well logging.

在计算规律的前提下，最大限度地描述了储层本身的不确定性，对薄层间床的识别有很大帮助。通过叠前反演获得的各种模量，例如P与横波速度的比值，知识兔可以很好地帮助识别岩性和流体。

地质属性建模

CRYSTAL属性建模算法包括随机模拟和神经网络等，知识兔可以使用属性数据量、常规反演结果等作为仿真的软约束。

可实现确定性建模、随机建模、相位控制建模等功能。生成的各种储层地质模型可直接输入到VIP、Eclipse等储层数值模拟软件。

裂缝建模

CRYSTAL使用连续裂缝建模CFM技术进行裂缝建模。CFM的核心算法是神经网络。成功的裂缝建模需要两个因素：从裂缝的指示因子和控制要素中获得的裂缝指数，如地震属性、岩性、孔隙度和结构信息等。CFM可以使收益四种类型的数据用于裂缝建模。

1）高分辨率地震属性：从叠前或叠后数据获取，包括裂缝等与裂缝相关的地质信息。CRYSTAL包括多种与裂缝相关的地震属性体的计算方法，如曲率计算、相似性计算等。

2）地质性质：如岩性、粒度、矿物成分、岩相、孔隙度和孔隙压力等与断裂相关的性质。

3）地质几何属性：通过地质几何建模软件获得，分享当前或一定时期前条件的形成力。

4）结构信息：分享断层、结构平面、厚度、结构曲率、到断层距离等信息。

CRYSTAL能够使用CFM连续网格模型生成离散断裂（DFN）模型。

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