GNGTS 2018 - 37° Convegno Nazionale

GNGTS 2018 S essione 3.2 699 Inoltre, il dominio di simulazione, circonda un’area già interessata da un precedente modello geologico “tradizionale” di dettaglio. Per garantire la continuità fra il modello stocastico e l’esistente modello tradizionale, anche quest’ultimo è stato utilizzato come “hard conditioning”. - La soluzione del terzo punto (Fig. 1B) è particolarmente rilevante in quanto, quando le sorgenti dell’informazione sono distribuite nello spazio in maniera sparsa (come, nel caso specifico, i pozzi), l’effetto del “soft conditioning” può essere estremamente locale. Per porre rimedio a questo e imporre un trend spaziale alle realizzazioni, si è proceduto con il kriging della probabilità di sabbia/argilla fra pozzi. Questo può essere considerato un approccio pratico (una soluzione più sofisticata potrebbe consistere nell’utilizzo dell’algoritmo proposto da Hansen et al. , 2016) per migrare l’informazione “soft” da sorgenti localizzate a tutto il dominio di simulazione, preservando il fatto che tale informazione è ovviamente più significativa in prossimità delle sorgenti e meno man mano che ci sia allontana. Conclusioni. In questo studio, relativo a simulazioni MP, vengono discussi strategie ottimali: 1) per la preparazione di TI effettivamente rappresentative; 2) per l’inclusione di dati di diversa natura (litologiche da pozzo, geofisiche, provenienti da preesistenti modelli geologici, ecc.) come “hard” e “soft conditioning” tenendo conto dei diversi e variabili gradi di incertezza; 3) per estendere l’effetto delle sorgenti sparse di “soft conditioning” e migrare il loro contenuto informativo attraverso l’intero dominio di simulazione. Queste strategie per la preparazione ottimale degli input di simulazione sono esemplificate e testate attraverso la modellazione del Miocene in un’area di ~3000km 2 sul confine tra Danimarca e Germania. Fig. 3 - Preparazione dei dati sismici: (A) Sezione mostrata insieme all’interpretazione degli orizzonti; (B) La stessa sezione sismica insieme all’input geologico utilizzato come “hard conditioning” nella simulazione MP.