[發明專利]基于相似數據樣式聚類的多點地質統計學建模方法

有效

• 申請號: 201510903204.0
• 申請日: 2015-12-08
• 公開（公告）號: CN105426626B
• 公開（公告）日: 2018-09-25
• 發明（設計）人: 喻思羽;李少華;段太忠
• 申請（專利權）人: 長江大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 陳家安

本發明公開了一種基于相似數據樣式聚類的多點地質統計學建模方法，它對樣式數據庫的所有數據樣式做了降維計算，把相同的降維數據樣式所對應的數據樣式歸為同一類即相似數據樣式聚類，并計算相似數據樣式聚類的數據樣式代表，在模擬過程中，將待估點u處的數據事件與數據樣式代表進行相似性計算，再與最相似的數據樣式代表對應的相似數據樣式聚類中所有數據樣式進行相似性計算，得到最相似數據樣式。而SIMPAT算法在模擬過程中，需將待估點u處的數據事件與樣式數據庫中所有數據樣式進行相似性計算。因此，相比SIMPAT算法，本發明大大提高了多點地質統計學建模算法的效率。

技術領域

本發明涉及儲層地質建模技術領域，具體是指一種基于相似數據樣式聚類的多點地質統計學建模方法。

背景技術

多點地質統計學是相對于基于變差函數的兩點地質統計學而言的。在兩點統計里，儲集層相關性通過空間兩點協方差(變差函數)進行描述。在多點統計里，則是利用空間多個點組合模式進行描述。空間多點組合樣式稱為數據樣板，如果在空間點賦予了值，則為一個特定的空間多點組合模式，稱為數據事件。在建模時，對每一個未知點，估計在其處滿足給定條件的數據事件出現的概率，隨后抽樣獲得未知點處值或者數據事件，即完成單次模擬。一旦所有節點得到訪問，即完成一次模擬實現。

基于多點地質統計學建模算法對油田高效開發具有重要支持作用。Arpat在2003年Stanford油藏預測中心會議上提出基于樣式的多點地質統計學算法SIMPAT。SIMPAT是一種完全不同于傳統建模的多點統計方法，它結合了計算機視覺及圖像處理方面的理論，將地下儲集層建模作為儲集層圖像的恢復過程。采用相似性方法對地下儲集層進行圖像恢復和再現。數據事件與數據樣式之間的相似性由曼哈頓距離函數來表述：

其中，dev_T(u)表示待估點u處的數據事件，pat_T為訓練圖像內的數據樣式，n_T為數據事件的樣板框架包含的點的個數，h是節點的向量。選擇訓練圖像中最相似的數據樣式替換待估點處數據事件。直至所有待估點都訪問并模擬，完成一次隨機模擬實現。

隨著油田開發的不斷深入，地質研究的精度越來越高，從而地質模型的尺度越來越小，例如很多開發中后期的老油田，地質建模的精度達到平面網格劃分為10m×10m，縱向0.5m，甚至更小。目前普遍采用隨機模擬技術建立地質模型，通常需要建立多個地質模型實現(如100個)，甚至是三維模型。因此，地質建模的效率逐漸成為關注的熱點問題。計算熱點是程序代碼需要耗費大量時間運行的部分，通常是計算性能瓶頸。SIMPAT算法的計算熱點主要是數據事件與數量龐大的樣式數據庫中所有數據樣式的相似性計算，因此，計算性能成為普及基于數據樣式建模算法的瓶頸。

因此，亟需研究一種針對SIMPAT算法的加速計算改進方法，從而能高效地使用樣式相似度匹配策略進行多點地質統計建模。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于相似數據樣式聚類的多點地質統計學建模方法，相比SIMPAT算法，本發明大大提高了多點地質統計學建模算法的效率。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：本發明基于相似數據樣式聚類的多點地質統計學建模方法，包括以下步驟：

1)將數據樣板掃描訓練圖像，得到由多個數據樣式組成的樣式數據庫；

2)將樣式數據庫中的所有數據樣式進行等間距取樣，得到降維數據樣式；將相同的降維數據樣式對應的數據樣式歸位同一類，得到相似數據樣式聚類；

3)計算相似數據樣式聚類的數據樣式代表；

4)構建模擬實現的隨機路徑；

5)遍歷隨機路徑中的待估點u，將數據樣板掃描模擬實現獲得待估點u處的數據事件；