本次研究区为海上区块，已发现油藏有三个，油藏类型均表现为层状边水岩性构造型，储层类型为深海浊积扇砂岩，研究表明无论是储层砂体规模还是储层物性均存在较强的非均质性，因此对所建立的静态模型进行不确定性评价成为不可或缺的内容之一。本文以其中的一个油藏为例阐述静态地质模型不确定性定量评价的流程和研究方法。

1 静态模型不确定性评价思路及流程

通过调研，定量评价静态模型不确定性的研究思路是在精细模拟基础上，结合数理统计学的方法，定量分析不确定性因素(即随机变量)给最终模拟结果带来的影响，掌握主要不确定性因素的整体统计特征，从而实现对地质储量预测风险的科学评价^[1]。具体评价过程通常分成四个步骤(流程如图 1所示)：(1)关键不确定性变量分析，首先通过分析变量的独立性及变量类型(静态参数还是动态参数)进行初步筛选，然后通过确定每个变量的变化范围计算单个变量对模型储量的影响程度，最后绘制特纳图检验所有不确定性变量对模型储量的显著程度。根据国内外文献，显著程度大于5%的变量即认为关键变量^[2-4]；(2)实验设计，对筛选出来的关键不确定性变量进行实验设计，以便从大量的可能模型中抽取出少量的模型来描述所有可能的结果^[1]。(3脯量风险评价，利用蒙特卡洛方法描述利用所有关键不确定性变量建立的静态模型的储量整体统计特征，通过绘制地质模型概率密度图和累积概率曲线确定出PIO储量、P50储量和P90储量。(4)模型优选，通过绘制实验设计的所有模型储量值与储量风险评价得到的PIO储量值、P50储量值和P90储量值的交汇图优选出最可能的地质模型，即与P50储量值接近的那个模型来代表P50模型。

1.1 关键不确定性变量分析

影响静态模型储量的不确定性参数有很多，因此筛选出主要不确定性变量是描述静态模型储量不确定性的关键，筛选过程分成定性分析和定量评价两步进行，其中定量评价应用了Petrel软件2011版本的不确定性和优化模块，其背后的原理是地质统计学。

1.1.1 定性评价

众所周知，根据储量计算公式，影响储量结果的参数有五个，分别为岩石总体积、净毛比、孔隙度、含水饱和度和体积系数，其中净毛比是根据孔隙度和含水饱和度等确定的下限计算得到，不是一个独立变量，本次不确定性分析不考虑该变量；而体积系数是油藏动态参数，也不是静态模型里能够考虑的，因此影响静态模型储量的不确定性参数有三个，即岩石总体积、孔隙度和含水饱和度。在静态模型的建立过程中，这三个参数又分别受二个方面的因素影响(表 1)，下节详细阐述各个变量的取值原则和取值范围。

1.1.2 定量评价

如表 1所示，岩石总体积受储层构造顶面和油水界面二个因素的影响，而孔隙度和含水饱和度这两个参数均受储层空间分布和参数本身分布这二个因素影响。

(1) 储层顶面构造不确定性分析

储层顶面构造通常是用少量井分层数据校正地震资料上拾取的层面得到，因此存在因速度变化和拾取误差造成的不确定性。对储层顶面构造的不确定性评价是通过以下公式来实现的：

(1)

式中：Sbc-不考虑误差进行井点校正后的构造面；

Serror-误差面，该面在已知井点处(控制点)为0，其他位置则与控制点成反距离平方圆滑变化；

Sunc-考虑误差进行井点校正后的构造面。

误差面采用序贯高斯模拟算法生成，误差变化范围则根据井点实际钻遇数据与地震解释层面的误差统计得到。误差面受随机种子数的不同而面貌不同。

(2) 油水界面

根据钻井揭示结果，A油藏只揭示了最低油底和最高水顶，实际油水界面在这二个数据之间，因此将这二个数据的中间值作为油水界面最可能值。

(3) 储层空间分布参数

影响储层空间分布参数主要有两类，即变程及两个属性间的相关系数，这两类参数控制了储层物性的宏观分布，因此在研究中给定了一个最可能的变化范围(25%~-25%)。

(4) 岩石物理分布函数

在岩石物理属性模拟过程中，均采用了序贯高斯模拟算法，根据算法特点均值是影响属性分布的最重要参数，孔隙度的最大值和含水饱和度的最小值也是影响岩石物理分布函数的重要参数，而A油藏只有两口井的测井解释数据和少量的岩心数据，因此这些参数均存在一定的不确定性。经统计，10%~-10%的变化范围能够涵盖这些参数的不确定性。

(5) 定量不确定性评价结果

给定了每个变量的基础值和变化范围后，即可以借助Petrel软件的自动工作流程功能依次改变一个变量进行地质建模，每个变量生成三个不同的模型储量结果，最后绘制特纳图展示各个变量对模型储量影响的显著程度。如图 2所示，在A油藏中，油水界面是最主要的不确定性变量，其次是含水饱和度均值，其他三个变量的影响也超过了5%，最终筛选出五个关键变量。

2 实验设计

依据统计学的要求，随机模拟需要考虑变量的所有取值结果，但每个变量在其变化范围内可以取无数个值，这些变量的组合更是无限多个，这在实际模拟过程中是不可能实现的。实验设计是从随机样本总体抽取少量样本代表样本总体的一种科学统筹方法^[1]，实验设计方法有很多，其中常用的经济有效的是Plackett-Burman采样法，该方法抽样后用9个模型来代表样本总体，表 2即展示了A油藏利用实验设计方法建立的9个代表性模型关键变量取值。

3 储量风险评价

在储量风险评价中采用了概率储量的概念。概率储量不仅能提供更准确的储量计算结果，还能更好地描述储量的不确定性，因此可以获得关于储量的准确判断，从而更合理地评价储量风险和潜力，给开发决策者提供有用的信息，根据储量累积概率分布图可以求出三个概率储量P10、P50和P90，分别为“悲观”、“最可能”和“乐观”储量。由于实际地下地质体的复杂性和所获取资料的不完备性，一个油(气)藏的真实储量无法精确求得，而概率密度曲线可以反映这个真实储量落人某一区间的可能性。真实储量大于P90的概率只有10%，说明P90是相对乐观的估计；真实储量小于P10的概率只有10%，说明P10是相对悲观的估计；P50表示大于和小于真实储量的可能性都是50%，因此是最可能的估计。图 3展示A油藏五个关键变量三个概率储量及密度分布口^[5]。

4 模型优选

将实验设计的所有模型储量值与储量风险评价得到的P10储量值、P50储量值和P90储量值进行交汇，即可优选出最可能的地质模型。图 4展示的是A油藏概率储量与实验设计模型储量交汇图，模型l与P50储量值接近，即用它来代表P50模型。

5 结论

以地质储量为静态模型不确定性定量指标的评价方法，结合实验设计、蒙特卡洛法等统计学方法，既能筛选出影响静态模型结果的关键地质参数，叉能为油藏数值模拟提供概率更高的P50模型，从而为科学风险决策奠定了基础。这套工作流程的开发应用也为类似项目的静态模型不确定性评价提供了一定的借鉴意义。