√Fs τSgr (3.7) Trong đó đơn vị của K là mD
2.2. Dự báo đơn vị dòng chảy
Trong phương pháp này tham số đầu vào là mô hình có 4 đơn vị dòng chảy, các đường cong ĐVLGK như đường Gamma Ray (ECGR), Mật độ (RHOZ), Neutron (TNPH), Điện trở suất thực của thành hệ (RT_HRLT),75 mẫu lõi với các giá trị Độ thấm, Độ rỗng, chỉ số vùng chảy FZI đều đã được xác định.
Với sự hỗ trợ của phần mềm IP, ta tiến hành dự báo đơn vị dòng chảy theo 3 bước sau đây:
Đầu tiên là xây dựng mô hình huấn luyện dữ liệu đầu vào (training data). Trong khoảng độ sâu lấy mẫu, tại mỗi điểm lấy mẫu ta đã xác định được giá trị FZI đại diện, phần mềm IP sẽ xét mối quan hệ giữa giá trị FZI và giá trị của 4 đường cong ĐVLGK là đường Gamma Ray (ECGR), Mật độ (RHOZ), Neutron (TNPH), Điện trở suất thực của thành hệ (RT_HRLT).
Sau đó, ta tiến hành bước xây dựng mô hình thống kê. Do tham số đầu vào là mô hình 4 đơn vị dòng chảy nên ta sẽ có 4 ô số liệu (bin). Tại khoảng lấy mẫu, mỗi mẫu lõi có 1 giá trị FZI và giá trị của các đường cong ĐVLGK, phần mềm IP sẽ chia các giá trị này vào trong các ô số liệu ( số mẫu trong các ô số liệu có thể bằng nhau hoặc không bằng nhau ), bắt đầu từ giá trị thấp nhất mở rộng dần cho đến giá trị cao nhất. Trong mỗi ô số liệu, chương trình sẽ tính toán giá trị trung bình (μ) và giá trị độ lệch chuẩn (σ) cho tất cả các đường cong ĐVLGK liên quan được dùng trong dự báo rồi xét xem mỗi giá trị đó có xác suất được xếp vào ô số liệu nào lớn nhất. Để làm điều này chương trình sẽ tính toán xác
suất Fuzzy (Fuzzy probability) cho 1 đường cong ĐVLGK đầu vào ở trong 1 ô số liệu nhất định bằng phương trình dưới đây :
P(Cb) = √nb × e−(C− μb)2/(2 ×σb2) (3.12)
Trong đó :
P(Cb) : là xác suất đường cong ĐVLGK C ở trong ô số liệu “ b “ Nb : là số mẫu lõi trong ô số liệu “ b “
C : là giá trị đầu vào cho đường cong ĐVLGK C
μb : là giá trị trung bình cho đường cong ĐVLGK C cho ô số liệu “ b “ σb : là độ lệch chuẩn cho đường cong ĐVLGK C cho ô số liệu “ b “
Xác suất cho tất cả các đường cong ĐVLGK đầu vào sau đó được kết hợp như sau: 1 Pb = P(C11 b) +P(C21 b) +P(C31 b) + ⋯ (3.13) Trong đó :
Pb– tổng xác suất cho ô số liệu “ b “
P(C1b) – xác suất của đường cong ĐVLGK C1 cho ô số liệu “ b “
Cuối cùng là bước xây dựng mô hình dự báo. Phần mềm IP sẽ suất ra 1 kết quả dự báo, kết quả này là các ô số liệu (mỗi ô đại diện cho một đơn vị dòng chảy) với các giá trị FZI và giá trị các đường cong ĐVLGK tương ứng được xếp vào có xác suất cao nhất.
Để dễ hình dung ta có ví dụ : Trong khoảng lấy mẫu, mẫu thứ nhất có giá trị FZI đại diện là A1, tại đây đường cong Gamma Ray (ECGR) có giá trị là B1, chương trình sẽ tính toán xác suất phân bố giá trị B1 trong 4 ô số liệu (4 ô sẽ là 4 giá trị). Xác suất ở ô số liệu
nào lớn nhất (VD: ô 1 là đại diện cho đơn vị dòng chảy 1) thì giá trị B1 sẽ được xếp vào ô đó. Như vậy ta có với giá trị FZI = A1 và giá trị đường cong ĐVLGK ECGR = B1 thì được xếp vào trong đơn vị dòng chảy 1 (HU1) của mô hình 4 đơn vị dòng chảy. Khi tiến hành dự báo đơn vị dòng chảy cho những khoảng không có mẫu lõi, khi chương trình bắt gặp các giá trị của đường cong ĐVLGK ECGR = C1 (với giá trị C1 gần xấp xỉ hay bằng B1
hoặc nằm trong khoảng độ lệch chuẩn của B1) thì giá trị C1 này cũng sẽ được xếp vào trong ô số liệu 1, nghĩa là được xếp là thuộc đơn vị dòng chảy thứ 1.
Sau đây ta có kết quả xây dựng mô hình dòng chảy cho khoảng lấy mẫu thuộc tập BII.1 của giếng BK-2, rồi sau đó dự báo mô hình đơn vị dòng chảy cho cả giếng BK-2 và BK-1.
Hình 3.38. Dự báo đơn vị dòng chảy cho tập BII.1 giếng BK-2
Hình 3.40. Dự báo đơn vị dòng chảy cho vỉa sản phẩm tập BII.1 giếng BK-1
Hình 3.41. Dự báo đơn vị dòng chảy cho giếng BK-1
Kết hợp cùng tài liệu phân tích mẫu lõi đặc biệt ta có :
HU 1 : Đá cát kết, hạt trung bình, chặt xít, độ rỗng và độ thấm kém, hàm lượng sét < 30%
HU 2 : Đá cát kết, hạt trung bình, độ thấm trung bình, hàm lượng sét < 20%
HU 3 : Đá cát kết , hạt trung bình đến thô, độ thấm trung bình đến tốt, hàm lượng sét < 10%
HU 4 : Đá cát kết, hạt thô, độ rỗng thấm tốt, hàm lượng sét < 5% Vỉa sét : có hàm lượng sét > 40%
Từ kết quả dự báo đơn vị dòng chảy, ta so sánh với kết quả minh giải các đường cong ĐVLGK thấy việc dự báo khá chuẩn xác. Ví dụ như trong Hình 3.39 và Hình 3.41 ta thấy rõ sự phân nhịp trầm tích thể hiện trên sự phân bố các đơn vị dòng chảy. Ở những nơi giá
trị Gamma Ray cao được thể hiện bằng Vỉa sét, còn ở những vỉa cát kết sạch hay vỉa sản phẩm đều được thể hiện bằng hình ảnh HU 4.