√Fs τSgr (3.7) Trong đó đơn vị của K là mD
2.1.5. Phương pháp phân tích thống kê sử dụng thuật toán Ward
Trong phương pháp này tham số đầu vào là các giá trị FZI và số lượng của các đơn vị dòng chảy (số nhóm).
Cơ sở của phương pháp là mỗi đơn vị dòng chảy được đại diện bởi 1 giá trị FZI, mỗi giá trị FZI này là một giá trị trung bình với các giá trị FZI khác phân bố xung quanh với sai số ngẫu nhiên. Khi nhiều nhóm đơn vị dòng chảy tồn tại, sự phân bố của tất cả FZI sẽ là sự chồng chập của các phân bố riêng lẻ xung quanh giá trị FZI trung bình. Xác định đơn vị dòng chảy áp dụng thuật toán Ward là 1 phương pháp phân tích nhóm phân cấp. Trong phương pháp này, tất cả các điểm dữ liệu có giá trị sẽ được sáp nhập từng điểm một tuần tự với nhau cho đến khi đạt số lượng nhóm cần thiết. Các nhóm được thành lập sao cho tổng khoảng cách giữa các nhóm lệch ít nhất so với giá trị trung bình của chúng. Vì vậy, mỗi nhóm có xu hướng đạt được khoảng cách nhỏ nhất xung quanh giá trị trung bình của nó, sự phân tán của các mẫu trong các nhóm được giảm tối đa và khoảng cách đến những nhóm khác là lớn nhất (phân chia đơn vị dòng chảy chính xác nhất). Chình vì các ưu điểm trên mà trong phạm vi đồ án này, thuật toán Ward được chọn để xác định các đơn vị dòng chảy.
Sau đây ta sẽ lấy tham số đầu vào là giá trị FZI và 5 mô hình với số lượng các đơn vị dòng chảy (HU) trong mỗi mô hình thay đổi từ 2 đơn vị dòng chảy cho đến 6 đơn vị dòng chảy. Kết quả phân tích nhóm sẽ được thể hiện ở bảng thống kê sau với mỗi đơn vị dòng chảy được đại diện bằng 1 giá trị FZI trung bình :
Bảng 3.11. Thống kê giá trị FZI trung bình cho mỗi đơn vị dòng chảy
Tuy nhiên, như đã trình bày ở trên, số lượng của các đơn vị dòng chảy (số nhóm) lại là một tham số đầu vào của phép phân tích nhóm. Số đơn vị dòng chảy được thay đổi từ 2 cho đến 6 HU để tính toán hệ số tương quan của mô hình độ thấm hoặc đối sánh với tài
liệu địa chất để lựa chọn số đơn vị dòng chảy thích hợp. Việc tính toán độ thấm trên từng mô hình đơn vị dòng chảy sử dụng công thức :
K = 1014,24 × FZI2 ×(1−Φ)Φ3 2 (3.11) Trong đó : Trong đó :
K : là độ thấm (đơn vị mD)
FZI : là giá trị FZI trung bình đại diện cho mỗi HU của 1 mô hình đơn vị dòng chảy. Φ : là độ rỗng (đơn vị tỉ phần)
1 m2 = 1014,24 mD
Sau khi tính toán được giá trị độ thấm K cho mỗi mô hình đơn vị dòng chảy, ta thể hiện giá trị độ thấm đại diện cho mỗi mô hình đơn vị dòng chảy và giá trị độ thấm xác định từ mẫu lõi để tính toán hệ số tương quan (R2) cho mô hình.
Hình 3.28.Quan hệ Độ thấm mẫu lõi – Độ thấm mô hình 3HU
Hình 3.30.Quan hệ Độ thấm mẫu lõi – Độ thấm mô hình 5HU
Sau khi lập các đồ thị thể hiện quan hệ độ thấm mẫu lõi và độ thấm đại diện cho các mô hình đơn vị dòng chảy.ta có bảng thống kê hệ số tương quan R2 sau :
Bảng 3.12. Thống kê hệ số tương quan cho mỗi mô hình đơn vị dòng chảy
Dưới đây, từ Hình 3.32 đến Hình 3.36 là hình ảnh biểu diễn quan hệ Độ thấm – Độ rỗng cho từng đơn vị dòng chảy theo các mô hình khác nhau, độ thấm được thể hiện trên thang Logarit, đường liền nét là đường cong quan hệ của mô hình độ thấm tính từ độ rỗng cho từng đơn vị dòng chảy khác nhau.
Hình 3.34. Quan hệ Độ thấm – Độ rỗng (Mô hình 4HU)
Hình 3.36. Quan hệ Độ thấm – Độ rỗng (Mô hình 6HU)
Nhìn vào Bảng 3.12 ta thấy sự thay đổi của hệ số tương quan tăng lên đáng kể so với chỉ sử dụng một quan hệ hồi quy thông thường là Độ thấm – Độ rỗng (R2 = 0,687). Kết quả so sánh cho thấy hệ số tương quan không tăng nhiều khi chuyển từ mô hình 4HU sang mô hình 5HU và 6HU. Ở mô hình 4HU ta thấy hệ số tương quan đã là 0,9817 cho thấy độ chính xác khá cao của mô hình tính độ thấm theo đơn vị dòng chảy.
Sau khi áp dụng phương pháp phân tích thống kê sử dụng thuật toán Ward và kết hợp cả các phương pháp phân loại đơn vị dòng chảy trước đó, ta quyết định Mô hình 4HU được lựa chọn để làm tham số đầu vào dự báo đơn vị dòng chảy cho những khoảng không có tài liệu mẫu lõi.