Оптимальная длина композита для оценки содержаний в блоках
Перевод статьи "Optimal composite length for estimating block grades"
Contributor(s): Clayton V. Deutsch, Rose A. Aduko and Jinpyo Kim
Contributor(s): Clayton V. Deutsch, Rose A. Aduko and Jinpyo Kim
Оценка месторождений часто проводится на основе блочных моделей. Размер блока выбирается с учетом геологических факторов, характерных для конкретного месторождения, данных опробования и селективности добычи, а для более точного отображения геометрии геологических границ используются субблоки, при этом оценка содержаний производится для размера материнского блока. Оценка содержаний часто производится с помощью ординарного кригинга на основе данных опробования. Длина проб часто относительно невелика для предоставления геологической информации с высоким разрешением. При этом, могут быть разные этапы разведки/доразведки с разной длиной проб. Чтобы привести все данные опробование к согласованной длине для достижения аддаитвности и наилучшей оценки блоков (для уравнивания весов опробования) используется композитирование данных буровых скважин внутри геологического домена. Выбор длины композита является важным решением.
Эта статья содержит резюме исследования Роуз А. Адуко в Центре вычислительной геостатистики (CCG) дает глубокий анализ вопроса определения оптимальной длины композита для блочного моделирования. Джинпио Ким предоставила программный инструмент, который позволяет пользователям проверять модель ошибок оценки относительно длинны композитов и размера блока, настраивая синтетические модели с помощью собственных параметров месторождения.
Некоторые общие вводные:
Существуют особые случаи, когда эти обобщения неприменимы.
Какова оптимальная длина композита?
Слишком маленькая длина увеличит ошибку из-за высокой изменчивости значений и эффекта струны, при котором более удаленные краевые композиты получают большие веса кригинга. Слишком большая длина увеличит ошибку из-за размывания оценок и потери разрешения.
Было проведено много численных исследований с истинными/фактическим данными высокого разрешения (синтетические данные). Данные «выбуриваются»/извлекаются на разных расстояниях и разных длинах композита, затем вычисляются оценки содержаний в блоках. Наконец, вычисляется ошибка оценок блока относительно истинных значений содержаний в блоках. Следующий рисунок представляет собой обобщение результатов. На графике видно, что длина композита от 0,5 до 1 размера блока дает наилучшие результаты (минимальную ошибку).
Эта статья содержит резюме исследования Роуз А. Адуко в Центре вычислительной геостатистики (CCG) дает глубокий анализ вопроса определения оптимальной длины композита для блочного моделирования. Джинпио Ким предоставила программный инструмент, который позволяет пользователям проверять модель ошибок оценки относительно длинны композитов и размера блока, настраивая синтетические модели с помощью собственных параметров месторождения.
Некоторые общие вводные:
- композитирование должно начинаться и заканчиваться на геологических контактах или границах доменов;
- длина композитов должна быть кратна длине проб;
- очень короткие интервалы в начале/конце рудных интервалов должны быть объединены с соседним композитом;
- интервалы почти целевой длины могут быть сохранены, если они не обладают необычно высокими содержаниями;
- содержания в композитах должно быть взвешены на длину проб;
- содержания в композитах должно быть взвешены на массу, если существует надежная модель определения плотности в пробах;
- нет необходимости в композитировании с учетом высоты уступа.
Существуют особые случаи, когда эти обобщения неприменимы.
Какова оптимальная длина композита?
Слишком маленькая длина увеличит ошибку из-за высокой изменчивости значений и эффекта струны, при котором более удаленные краевые композиты получают большие веса кригинга. Слишком большая длина увеличит ошибку из-за размывания оценок и потери разрешения.
Было проведено много численных исследований с истинными/фактическим данными высокого разрешения (синтетические данные). Данные «выбуриваются»/извлекаются на разных расстояниях и разных длинах композита, затем вычисляются оценки содержаний в блоках. Наконец, вычисляется ошибка оценок блока относительно истинных значений содержаний в блоках. Следующий рисунок представляет собой обобщение результатов. На графике видно, что длина композита от 0,5 до 1 размера блока дает наилучшие результаты (минимальную ошибку).
Рис. 1. Обобщённая модель распределения ошибки в оценках при различной длине композита относительно размера блока блочной модели
Это обобщённая модель распределения ошибки является надежной в отношении практически любых расстояния между скважинами, формы вариограммы, анизотропии и многих других факторов. Есть два исключения из этой классической формы:
Хотя более короткие композиты могут работать в этих двух исключительных случаях, длина композита от 50 до 100% размера блока дает оптимальные результаты во всех случаях.
Есть и другие особые случаи, вызывающие определённые сложности:
Необходимо обратить внимание, что вариограмма чувствительна к длине композита. Численные исследования, упомянутые выше, рассматривают разные вариограммы для каждой длины композита. Эффект самородка быстро уменьшается по мере композитирования данных. Это приводит к улучшению оценки содержаний в блоках.
Подводя итог, можно сказать, что установка длинны композитов на уровне 50–100% от размера блока и ограничение количества композитов на скважину (примерно 3 композита на скважину) представляют собой прагматичную стратегию повышения надежности оценки ресурсов. Простой выбор стандартно принятой длины композитов вряд ли будет оптимальным. Слишком короткая длина композитов вносит шум из-за высокой изменчивости и эффекта струны, тогда как слишком длинная длина композитов приводит к размытию и неточным прогнозам.
- когда региональная переменная полностью стационарна и для каждой скважины используется очень большое количество композитов, и используется много скважин. В этом случае ошибка для коротких длин композитов смягчается, то есть левая сторона кривой более пологая, а дополнительная ошибка падает на 0,1–0,2 размера блока.
- когда расстояние между данными очень близко относительно размера блока, что необычно, поскольку размер блока должен быть около 50- 25% расстояния между скважинами; ошибка для коротких композитов также смягчается.
Хотя более короткие композиты могут работать в этих двух исключительных случаях, длина композита от 50 до 100% размера блока дает оптимальные результаты во всех случаях.
Есть и другие особые случаи, вызывающие определённые сложности:
- Категориальные (текстовые) переменные. Использование правил большинства может скомпрометировать категории с малыми пропорциями. Учет пропорций может конфликтовать с методами моделирования категориальных переменных.
- Неаддитивные переменные. Смещение может быть внесено путем усреднения или композитирования.
- Смешивание различных типов данных, включая бурение с разным диаметром скважин.
- Композитирование по всей мощности пластового месторождения является особым случаем, когда мощность и содержания должны быть впоследствии смоделированы соответствующим образом. Об оценке содержаний при таком виде композитирования можно прочитать в ранее опубликованной статье на нашем сайте.
Необходимо обратить внимание, что вариограмма чувствительна к длине композита. Численные исследования, упомянутые выше, рассматривают разные вариограммы для каждой длины композита. Эффект самородка быстро уменьшается по мере композитирования данных. Это приводит к улучшению оценки содержаний в блоках.
Подводя итог, можно сказать, что установка длинны композитов на уровне 50–100% от размера блока и ограничение количества композитов на скважину (примерно 3 композита на скважину) представляют собой прагматичную стратегию повышения надежности оценки ресурсов. Простой выбор стандартно принятой длины композитов вряд ли будет оптимальным. Слишком короткая длина композитов вносит шум из-за высокой изменчивости и эффекта струны, тогда как слишком длинная длина композитов приводит к размытию и неточным прогнозам.