Luận văn thạc sĩ Địa chất dầu khí ứng dụng: Ứng dụng phương pháp thống kê đa điểm trong mô hình hóa tướng đá tầng chứa Oligocene, mỏ Sói Trắng, bồn trũng Cửu Long

DANH MUC HINH VEHình dạng đường cong Gamma Ray và các môi trường trầm tích tương ứng Hình ảnh channel fill va crevasse splay trên tài liệu biên độ địa chanCác tướng trầm tích được ghi nh

Các phương pháp địa chất — địa vật lý trong minh giải tướng đá

Phương pháp địa vật lý giếng khoan 52 2 522s+c+es£cezsccee 2 1.2.2 Phương pháp phân tích địa chấn - + ¿22222 2£2+£+£z£szzcxe: 4 1.2.3 Phương pháp phân tích, mô tả mẫu lõi và ảnh giếng khoan

Trên tài liệu địa vật lý giếng khoan, tướng trầm tích có thể được nhận diện theo đặc trưng của đường log, phổ biến nhất là đường Gamma Ray Giá trị Gamma Ray cho biết độ phóng xạ tự nhiên của đá thành hệ, tương ứng với biến đổi về thành phan sét và độ hạt Su bién đổi độ hat theo chiều thăng đứng cung cấp thông tin về tướng — môi trường dọc theo giếng khoan Ví dụ dường Gamma Ray dạng chuông thường (tăng dây lên trên) đặc trưng cho Channel, còn dạng phễu (giảm dan lên trên) đặc trưng cho Crevasse Splay (Hình 1.1).

Ngoài ra các đường log khác như SP, Density, Neutron cũng có thể được sử dụng đê đôi chiêu.

Học viên: Nguyễn Xuân Thọ 2 CBHD: TS Mai Cao Lân

Chương 1 Mô hình hóa tướng đá và phương pháp thống kê đa điểm

Eolian, braided fluvial, submarine canyon fill, evaporite fill of basin. distributary channel-fill, carbonate shelf-margin,

Crevasse splay, river mouth bar, delta front, shoreface, submarine fan lobe, change from clastic to carbonates.

Fluvial point bar, tidal point ber, deep- tidal channet-fill, tidal flat, trangressive shelf

Reworked offshore bar, regressive to transgressive shore face delta.

Fluvial floodptain, storm-dominated shelf, and distal deep-marine slope.

CG SLC Kendal 2005 | modified fron Emerg, 1996!

Hình dang đường cong Gamma Ray và các môi trường tram tích tương ứng! ?

Học viên: Nguyễn Xuân Thọ CBHD: TS Mai Cao Lân

1.2.2 Phương pháp phân tích địa chấn

Tài liệu địa chấn có thể giúp nhận biết diện phân bố của tướng đá, chủ yếu theo phương ngang Các cau trúc có bề dày lớn có thể được nhận diện trên mặt cắt địa chấn Ngoài ra, thuộc tính địa chân có thể được sử dụng nhằm phát hiện ra các yếu tô tram tích khó nhận biết được trên tài liệu địa chan thông thường.

Seismic na) eS ae aren TA 4V Paras , 4/1: pws 1v4 one 4 asse:Splay ˆ: -

M đ yeh ee en ene a 2+ th

1.2.3 Phương pháp phân tích, mô tả mẫu lõi và ảnh giếng khoan

Mẫu lõi là công cụ trực tiếp cho phép mô tả tướng đá tại giếng khoan Các cầu trúc trầm tích, thành phan thạch học cũng như dẫu vết sinh vật (vết đục khoét, dao lỗ, rễ cây ) trên mẫu lõi có thé giúp phán đoán về tướng tram tích va môi trường thành tạo tương ứng.

Tuy vậy, khó khăn trong việc lẫy mẫu lõi cộng với chỉ phí rất cao khiến cho tài liệu mẫu lõi ở các giếng khoan (nhất là các giếng khoan nước sâu) thường rất hạn chế Hon nữa chất lượng mau lõi không phải lúc nao cũng đảm bảo dé phân tích cau trúc trầm tích Vì vậy ngày nay, kỹ thuật chụp hình ảnh giếng khoan dựa trên điện trở suất (FMI, STAR ) với độ phân giải cao và mức độ quét thành giếng khoan rộng dang dan trở thành công cụ thay thé mẫu lõi Hình ảnh giếng khoan sau khi xử lý cũng có thé quan sát được các câu trúc tram tích và dâu vét sinh vật.

Planar trough cross-bedding Pebbly channel lag

Hình 1.3 Vi đụ về mô tả mẫu lõi và minh giải môi trường tram tích [3]

Các phương pháp khác -c ng re 6 1.3 Mô hinh hóa tướng đá sử dụng các phương pháp địa thong kê

Nghiên cứu cé sinh trong mau lõi và mẫu vụn cho phép dự đoán môi trường hình thành đá Phương pháp nảy thường phải kết hợp với các phương pháp khác mới có thê kêt luận về tướng tram tích.

Phương pháp nghiên cứu các trầm tích hiện đại

Các mô hình trầm tích hiện đại có thể được sử dụng như tài liệu để đối sánh với các môi trường trầm tích cố Hiện nay, ngoài việc nghiên cứu trực tiếp ngoai thực địa thì GoogleEarth là một công cụ rất hữu hiệu cho phép nghiên cứu tong quan trên diện rộng su phân bô va môi quan hệ của các thé dia chat.

Hình 1.4 Hình anh sông uốn khúc (Meandering Channel) thuộc lưu vực sông

Hoc vién: Nguyén Xuan Tho 6 CBHD: TS Mai Cao Lan

1.3 Mô hinh hóa tướng đá sử dụng các phương pháp địa thông kê

Giới thiệu về khoa học địa thống kê - +25 + 2 2 2+s+E+Ez£zzezxccee 7 1.3.2 Phân loại các phương pháp dia thống kê trong mô hình hóa tướng đá

Địa thong kê (Geostatistics) là một bộ phận của khoa hoc thống kê, nghiên cứu và khái quát hóa mối quan hệ của các số liệu mẫu trong không gian nhằm mô hình hóa (dự đoán) các số liệu đó tại những vị trí không có mẫu!?. Địa thống kê ra đời vào những năm giữa thé ky 20, bắt nguồn từ nhu cầu mô hình hóa các mỏ quặng vàng lộ thiên ở Nam Phi (Danny Krige, 1951) Từ đó đến nay, có rất nhiều phương pháp/thuật toán địa thống kê đã ra đời và ngay càng được cải tiến dé phù hợp với đặc thù dữ liệu ngành dầu khí Ngày nay, địa thống kê đã trở thành một trong những công cụ quan trọng trong phân tích dữ liệu và mô hình hóa mỏ dầu khí.

1.3.2 Phân loại các phương pháp địa thống kê trong mô hình hóa tướng đá

Phương pháp dựa trên vật thé (Object-based) và phương pháp dựa trên ô lưới (Pixel-based)

Xét về cách thức gán giá trị cho mô hình, các phương pháp mô hình hóa tướng đá được chia thành Object-based và Pixel-based.

Object-based là phương pháp mà một vật thé (bao gồm nhiều 6 lưới) được gán giá trị ứng với mỗi bước chạy còn đối với Pixel-based, với mỗi bước chạy chỉ có 1 6 lưới được gan giá tri Do giá tri được tính toán và gan cho từng ô lưới nên các phương pháp thuộc nhóm Pixel-based có khả năng khống chế phân bố tướng đá của mô hình về một phân bố mong đợi nào đó, còn các phương pháp Object-based rất khó dé làm điều nay.

Kết quả của Object-based là một bức tranh với các vật thé có hình dạng rõ ràng (mang tính thực tế về mặt địa chất), còn của Pixel-based thì rời rac.

Hình 1.5 So sánh kết quả hai phương pháp pixel-based (trái) và object-based

Phương pháp xác định (Deterministic) và phương pháp ngẫu nhiên

Dựa trên kết quả mô hình, người ta chia ra nhóm phương pháp Deterministic va Stochastic

Các phương pháp mô hình hóa theo nhóm Determinist cho ra kết quả duy nhất Nếu áp dụng cùng phương pháp này nhiều lần với bộ dữ liệu và tham số đầu vào giống nhau, các mô hình kết quả sẽ hoàn toàn giống nhau Phương pháp nhóm này phù hợp khi dữ liệu đầu vào có khối lượng lớn và phân bố đồng đều, như là phương pháp Nội suy Kriging.

Stochastic là nhóm phương pháp mô hình hóa mang tính ngẫu nhiên, đưa ra các mô hình kết quả khác nhau qua các lần chạy, với xác suất xuất hiện như nhau (equally probable) Nhóm phương pháp nay phủ hợp khi số liệu đầu vào ít, phân bố không đều nhằm đánh giá mức độ rủi ro của mô hình dựa trên bộ số liệu hiện có.

Sequential Indicator SIMulation (SISIM) là phương pháp thuộc nhóm này.

Học viên: Nguyễn Xuân Thọ 8 CBHD: TS Mai Cao Lan

Chương 1 Mô hình hóa tướng đá và phương pháp thống kê đa điểm bằng phương pháp SISIM (Stochastic)

Mối quan hệ của số liệu trong không gian - 5-25-5552 5c: 9 1.3.4 Nguyên ly mô phỏng tuần tu (Sequential Simulation)

Trong mô hình hóa, nhiệm vụ quan trọng nhất là phải khái quát hóa được mối quan hệ của dữ liệu trong không gian Mối quan hệ của số liệu trong không gian, tùy thuộc vào phương pháp mô hình hóa được lựa chọn, sẽ được mô tả theo những cách khác nhau: e _ Đối với nhóm phương pháp Object-based Modeling, quan hệ nay được mô tả thông qua dạng hình học và kích thước của vật thể. e Đối với nhóm phương pháp Pixel-based Modeling, quan hệ nay được diễn tả thông qua variogram (thống kê hai điểm) hoặc training image (thống kê đa điểm).

Dạng hình học và kích thước của thể địa chất

Tuy thuộc vào các vật thể được sử dụng, kích thước và hình dạng của từng vật thể cần được xác định Ví dụ đối với thuật toán mô hình hóa cho môi trường sông (Fluvial), các vật thể bao gồm dòng sông (Channel), đê ven bờ (Levee); vùng ngập lụt (Flooding Plain) là phần còn lại ngoài hai vật thể trên Hình dạng của

Channel và Levee trong mô hình được mô tả qua các thông số như hướng dòng chảy (orientation), biên độ uốn khúc (amplitude), chiều dài uốn khúc (wavelength), bề rộng (width) và chiều dày (thickness) (Hình 1.7).

Thông số chung cho Channel va Levee: Wavelength

Kích thước hình học của Channel: Ww nhe

Kích thước hình học của Levee: Thickness, ‡ SE sử k—

Hình 1.7 Dạng hình hoc và kích thước của các thé dia chất trong môi trường sông

Variogram — thống kê hai điểm

Trong địa thông kê hai điểm, công cu phố biến nhất dùng dé mô tả mối quan hệ của số liệu trong không gian là variogram Variogram mô tả mối quan hệ của các cặp (hai) điểm đữ liệu trong không gian Về mặt toán học, variogram được xác định từ công thức sau:

€, _ là giá trị cua biến cách vị trí dang xét một khoảng cách h

N là tổng số cặp điểm ứng với cùng một khoảng cách (lag distance) Nguyên tắc cơ bản của các ngành khoa học trái đất là “hai điểm năm gan nhau thì có nhiều khả năng tương tự nhau hơn hai điểm cách xa nhau” Nguyên tắc này cũng đúng đôi với variogram Khoảng cách giữa hai điêm càng gân thì giá tri

Chương 1 Mô hình hóa tướng đá và phương pháp thống kê đa điểm của variogram càng nhỏ chứng tỏ 2 điêm dữ liệu càng tương tự nhau và ngược lại (Hình 1.8).

Hình 1.8 Variogram thực nghiệm và mô hình”'

Variogram được sử dụng trong hệ phương trình Kriging nhăm tính toán trọng số ứng với từng điểm giá trị đã biết, từ đó tính giá trị tại các điểm chưa biết: n

Với A thu được từ hệ phương trình tuyến tinh Kriging:

Do mô tả môi quan hệ của sô liệu trong không gian được diễn tả thông qua môi quan hệ cua từng cặp điểm nên variogram có hạn chê rat lớn trong việc mô tả đầy đủ môi trường địa chất.

Chương 1 Mô hình hóa tướng đá và phương pháp thông kê đa điểm

Training Image — thong kê đa điểm

Vai trò của training image trong thống kê đa điểm cũng tương tự như variogram trong thông kê hai điểm Training image là một mô hình lý thuyết và đơn giản của đặc điểm địa chất khu vực nghiên cứu, diễn tả mỗi quan hệ trong không gian giữa các tướng đá Sau khi quét qua training image băng một cửa sé tìm kiếm (search mask), dữ liệu thống kê đa điểm ghi nhận được sẽ được sử dung trong quá trình mô phỏng tuân tự (Sequential Simulation) Chi tiết về training image va search mask sẽ được trình bày ở mục 1.4.2

1.3.4 Nguyên lý mô phỏng tuân tự (Sequential Simulation)

Nguyên lý mô phòng tuân tự là cơ sở cho mọi phương pháp stochastic thuộc nhóm pixel-based Nguyên lý này giúp đánh giá mức độ bất định của thuật toán và dir liệu đâu vào, là công cụ quan trọng trong đánh giá rủi ro (uncertainty analysis).

Quá trình mô phỏng tuân tự bao gôm 4 bước: e _ Xác định vị tri bat dau và đường đi của quá trình mô phỏng. e Đối với từng ô lưới, dựa trên mỗi quan hệ của số liệu trong không gian đã mô tả trước đó để tính toán và đưa ra đường cong xác suất cộng dồn ứng với 6 lưới hiện hành. e Str dụng phương pháp lây mẫu ngẫu nhiên Monte Carlo để xác định giá tri gan cho 6 lưới hiện hành. e Chuyén sang 6 lưới kê tiếp, trong đó các giá trị mô phỏng trước đó sẽ được bé sung vào bộ số liệu dau vào.

Khi vị tri bat đầu và đường đi của các lân chạy (realizations) khác nhau, các giá trị đầu vào của quá trình mô phỏng cho một ô lưới nào đó sẽ khác nhau, từ đó ảnh hưởng đến kết quả sau cùng Cho dù kết quả tính toán của thuật toán có giỗng nhau (nghĩa là cho ra cùng một đường cong xác suất cộng dôn), nhưng khi áp dụng phương pháp lay mẫu ngẫu nhiên Monte Carlo, kết quả sau cùng van sẽ khác nhau.

1.3.5 Các phương pháp địa thống kê dung trong mô hình hóa tướng đá phố biến hiện nay

Phương pháp mô phỏng chỉ định tuần tự (Sequential Indicator

Mục đích của SISIM là dựa trên dữ liệu hiện có để dự đoán loại đá ở những ô trống Dữ liệu đầu vào của SISIM yêu cầu biến đổi thành dạng biến chỉ thị, chẳng hạn như I1 nếu loại đá K xuất hiện ở ô thứ j.

|0, — nếu tướng đá K không xuất hiện ở ô thứ j

SISIM, với bản chất là một phương pháp Kriging, cũng sử dụng mô hình variogram và hệ phương trình Kriging để tính toán Điểm khác biệt chính giữa SISIM với các phương pháp Kriging khác là kết quả của SISIM không phải một giá trị tướng đá cụ thể mà là các giá trị xác suất xuất hiện của từng tướng đá ở những vị trí không có mẫu Đối với mỗi 6 lưới, phương pháp lay mau Monte Carlo được sử dụng để xác định giá trị tướng đá.

Do bản chất là một phương pháp pixel-based, tiến hành mô phỏng tuân tự tại từng vị trí ô lưới nên phương pháp này cho phép khống chế kết quả theo nhiều nguồn tải liệu khác nhau như dữ liệu giếng khoan, dữ liệu địa chấn, tỷ lệ từng tướng đá trong mỗi phân lớp và trong cả mô hình Tuy vậy, do sử dung variogram (thống kê hai điểm) để mô tả mối quan hệ của số liệu trong không gian nên phương pháp này đưa ra kết quả rời rạc, các tướng đá có hình dạng không phản ánh được một thé địa chất cụ thé (Hình 1.5)

Sees - 3° > ` io Sane = variogram in NS

Variogram ung với ba mô hình khác nhau [6]

Tiêu đề	Ứng dụng phương pháp thống kê đa điểm trong mô hình hóa tướng đá tầng chứa Oligocene, mỏ Sói Trắng, bồn trũng Cửu Long
Tác giả	Nguyen Xuan Tho
Người hướng dẫn	TS. Mai Cao Lan, TS. Cu Minh Hoang
Trường học	Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Địa chất Dầu khí Ứng dụng
Thể loại	Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2012
Thành phố	Thành phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	134
Dung lượng	29,99 MB