如何设置ZMap绘图网格参数资料.docx

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如何设置ZMap绘图网格参数资料

1.1.1如何绘制数据网格的边界

在画等值线时，设置min=max即可。

选取最边上的值，就只画一条线

Import数据时，导入数据类型只有10种，选择otherfiledtype，能出现50种类型可供选择。

1.1.2ZmapOpernation->DataOperations->DataSelection->根据设定条件（删除满足条件的数据），创建数据的子集。

第一优先级：

Rangeedit->按照范围删除数据

第二优先级：

thinedit->截取开始点-结束点之外的数据

第三优先级：

location->使用多边形删除数据

Zmap中，斜井坐标的存储方式如图：

1.1.3搜索半径：

总的来讲要足够大

当数据零散分布时，不必担心外插到控制区域。

1.1.4设置网格参数

设置网格参数时，网格增量increment和网格再细化refinement两个参数很重要，需要满足如下公式：

例如，最终50x50网格refinement=2，初始网格为200

F为最终网格，I为初始网格。

如何确定最终网格：

填写increment和refinement参数；

如何确定初始网格increment：

初始网格保留surface的整体趋势，refinement网格能够有效地利用数据点的值。

遵循如下原则：

对于点数据（井数据）

∙找到AOI中数据点比较稀疏的一块区域

∙测量两个数据点（数据集合）之间距离的一半

对于线数据（二维测线）

∙测量最大数据半径的一半

对于均匀分布的数据（三维地震）

∙为保留趋势，可不必做Refinement，但做refinement能够加快网格化速度，设为1或者2就行。

对于任意数据类型

∙初始化网格间距应该至少包括16个网格节点

∙如数据被断层中断，初始网格increment应该小于断层之间的平均距离.

确定了初始网格和最终网格increment，利用公式计算得到refinement的值。

1.1.5外插参数

当MinNumberofSector的值设为1时，如下图，外插距离参数在网格化过程中不起作用！

当该值>1时，且只有一个sector上分布有数据点时，程序会查看在该距离内还存在另一个点，如果存在，该网格节点初始化，。

上图中，x、y的默认为0.若不为0，则数据整理网格初始化时将会向网格AOI范围之外的区域搜索数据，初始化网格。

当网格AOI的范围<数据AOI，该值设定为GINCf最终网格increment的4倍。

（经过实测，边界的网格节点由于参与初始化的值有了变化，边界上等值线有轻度的变形（与x、y外插值设为0相比））。

红色：

x、y外插距离设为2000，蓝色设为0，绿色：

大AOI的数据网格

Zmap要求每个数据圆圈内至少有一个数据，且每个sector中至少有一个数据（注：

如果数据圈内只有一个数据，则只能有一个sector），最好每个sector中有4个点。

这些设置会优化网格化过程。

增加mintotalpoint将会增加空值的数量，例如，如果设为3（3点构成一个面），则会增加初始网格的控制量（因为只有一个数据点的地方因为不满足条件而被当做空值计算）。

因此，最好设为1，使得空值数量最小。

因此一般该项可以不设用默认值就可。

Weight：

控制网格初始化平滑程度。

有SHARP、SMOOTH、UNIFORM三个选项.

SHARP:

网格严格符合数据点的值

SMOOTH：

网格区数据点的平均值

UNIFORM：

网格忽略数据点的值

1.1.6Filter参数的设置：

1）Flex

A、Biharmonic

数据点之间非常平滑、数据高值与低值外插、数据点外和无效值区域保持趋势

该方法最常用，具有能够平滑变化的特征、能够外插趋势的能力。

Laplacian：

（1）、会引起网格在每个数据点上有尖峰

（2）、两个数据点之间线性变化很明显

（3）、数据之外和控制区域的区域保留区域的平均变化

Combination：

Bi和La方法的这种方案，迭代时两个方法交替进行。

该模板会在不同节点上移动，当每个节点上的值X权重系数相加=0时，则该节点完全符合Bi或者La方程，如果不=0，则调整中间节点上的值，使其加靠近0值。

因此，该值越小，拟合越精确。

当遇到空值时，或者超出网格范围，模板的权重系数会根据Flex操作初始化时的值进行调整。

如果网格很大，空值区域很复杂，则会耗费大量的时间。

做一次Flex处理无法满足最优结果，因为节点每次调整都会触发附近节点的重新处理，因此只能不断迭代全网格。

BI算法：

制作一个僵硬的网格，使其慢慢弯曲、点之间变得光滑，又称作最小曲率平面。

LA算法：

制作一个向气球或者肥皂泡的网格，能够从异常点快速的变回到网格的平均位置。

叫做：

高度拉伸网格面。

CutOff：

每次做Flex后数据变化的rate，当某次Felx后该变化率小于设定值，Flex终止。

当CutOff为0.25时，值已经很小了，网格会和数据点吻合的非常好。

NumberofFlex：

5、6次通常就够用了。

SmoothnessModules：

0-1之间，用于平衡节点与数据的吻合程度、节点与网格面的吻合程度。

Closeto0：

网格与数据拟合越好

Closeto1：

网格越平滑。

该参数影响5-6倍网格间距的数据范围。

0.2足够好了，会包含高频噪音（例如井分层数据）。

对于地震数据，或者其他的含高频噪音的数据，一般设为0.5-0.7；

工作原理：

靠近被修改节点的数据用于制造新的节点值：

1）被修改的节点被抛弃2）使用一个平滑的数学网格拟合该节点周围的8个数据点3）根据数学方程决定被修改点的值。

Smoothmodulus能够平衡两个点之间的差异（Zf和Zc），用于获得在上图公式中使用的权值。

注意分析上图中：

搜索半径、最终increment、refinement等三个数值是如何确定的。

GINCi：

断层之间的平均距离GINCf:

地震数据点距离（Zmap->View->Windows->Botton3）

Refinement:

由公式计算得到搜索半径：

地震数据的最大直径

1.1.7在网格化过程中使用FaultPolygon

会导致如下情况：

1）当趋势面trend跨过断层时，外插效果很差

2）垂直断距沿断层翻转？

？

3）断层带上网格值为空

利用中间线计算，可以将两侧的数据外插到中间线上，两侧曲线不会变形。

一侧减去、一侧加上断距的值。

这样断层带上不会出现空值。

上图说明：

0、60、70、40等数值为断层上的throw的值，不同值之间的、断层线上的取值按照内插进行，因此-2900与网格节点跨过断层线的位置上值为63，因此-2900的数值减去63，作为下盘层位的值。

同理得到-3000、-3050的新值-2955、-2998。

中间的十字节点值则根据周围这些新调整的数据点值进行重新计算。

1.1.8Faultfilledgrid：

此时网格延伸到断层中间线上！

断层充填网格不包含空值，因此可绘制更加精确的断层附近的地层厚度图，可用于更加精确的计算体积。

***必须使用带断距数据的断层中间线文件作为输入断层

可生成空白断层多边形及其控制的地层厚度网格、断层中间充填的断层中间线及其控制的地层厚度网格。

可以使用已有的断层多边形！

！

这样就不会再生成一个新的expandedfaultprofile了。

1.1.9ControlGrid:

控制网格

FlexOnly：

控制网格化参数increment-细化；抽稀——按照控制点抽稀

Grid：

控制非空数值点，其余的网格化

1.1.10DataHull：

由于数据不是平面上方形分布，由于边缘效应的影响，在角落上数据会出现问题，使用DataHull解决该问题。

作用：

1）加速网格化速度，不考虑数据范围外的节点；

2）消除边缘影响

DataHull可以是VERT的内部多边形文件，可以带来的作用包括如下：

1）作为等值线化过程的约束条件，为颜色充填的等值线区域提供更加平滑的线条；

2）在Hull线内部BLANK数据或者网格

3）在数据选择DataSelection中，作为位置编辑多边形。

DataHull的创建：

要创建DataHull，必须作满足如下条件：

1）制定一个datahull算法

2）制定一个搜索半径（如果是concavehull）

3）提供output路径及文件名

4）设置外插距离

默认是DataDistribution，意义是不适用Datahull规则。

外插距离：

设定了DataHull后，设置该值控制网格化过程。

注意：

外插距离extraplotedistance和x、yexpand的区别：

前者控制网格化过程，后者控制网格初始化过程。

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1.1.11网格化算法详解：

1）最小二乘法：

建立x、y的线性关系，寻找每个点的误差和的最小误差，确定最佳拟合方程。

特点：

点和点之间平滑变化大、在空值与数据区域外保持建立的趋势、BI滤波类似

2）权重平均法：

计算节点附近每一个数据点的权重值，这些权重值和为1，然后将数据点x权重累加，得到中间节点上的值。

特点：

在数据点附近峰值跳跃、趋势更加平滑-平均化、与Laplacian滤波类似、常用于网格初始化

3）projectedSlope投影坡度法：

是一个权重平均法的修改算法，在网格节点初始化时考虑了网格面的局部坡度，计算的权重值与权重平均法有变化，如图。

特点：

网格面变化不剧烈时效果最好、在空值区域能够很好的延伸趋势、倾向于放宽数据范围、可用于模拟构造网格面

当使用本方法时，如果数据带有倾角等字段，则addionaltab中会激活额外的设置：

4）Closestpoints最近点法：

简单、快速，计算每个数据点与网格节点之间的距离，然后取最近的数据点将其值赋予网格节点，通常用于3D地震数据的网格化。

由于只使用最近的数据点，搜索半径可以缩小以加快运算速度。

5）Distance距离法：

与最近点法类似，不同之处是将最小距离的值赋给网格节点而不是数据值。

特点：

a、可用于制作置信网格，距离远则可信度低

b、常用遇复杂网格面模拟（例如网格Blank），用于确定网格面模拟过程的区域范围。

c、该算法无滤波处理。

6）Isopach等厚法：

与最小二乘法相同，例外是需要输入将0值改为对应的负值，这样的结果是将0值线向正值方向移动，更加靠近正的厚度值，更加符合地质现象。

Compressfactor:

压缩系数，默认是2，当该值设为0时，0厚度线不移动，值越大，0线向正值方向移动的越厉害。

7）BoundedRange有限边界法：

有限边界算法与厚度网格法相同，不同之处是要定义两个边界的范围，而不是仅定义一个0值，它是要在结束点的值之间定义一个准确的转换值。

通常该法用于数值范围处于0-1或者0%-100%时，例如，净毛比、水饱和度和孔隙度等数值的网格运算。

注意上图中wedge楔状体顶界与底界的实线要优于原来虚线的值，更加符合地质现象。

通过人工设置一个100%的数据点来实现上述效果。

注：

bound边界的选择就需要定义

UpperZBound和LowerZBound：

在网格化之前，等于这两个Z值的数据点将被修改为更大、更小的值；

BoundaryTolerance：

位于UpperZBound或者LowerZBound边界容差范围的数据点，将被看做是边界值，因此将在网格化之前被修改为合适的边界值。

例如，如果UpperZBound设为1，且边界容差BoundaryTolerance设为0.01，则0.991在1+/-0.01范围内，则该值在网格化之前被改为1。

PointDensity法：

该方法计算数据收集圈内的每个单元内的数据点。

网格节点值=数据点计数/π*Reach^2

该算法通常用于生成一个置信网格：

高的节点值说明该区域受高值数据点控制；低值说明该区域具有较低的可信度。

Kriging法：

克里金法是一种复杂的加权平均网格算法，数据点赋予的权值不仅与距离网格节点的远近有关，还与数据点的分布特征、数据点对之间的关联程度有关。

*克里金法生成一个统计网格模型，该模型是每个节点处的标准偏差最小化。

RandomClosest法：

随机最近法与最近点法相似，也是将一个最近的数据点的值赋给网格节点。

但该法选择数据点的方法要比仅简单选择最近的数据点要复杂。

该网格化方法收集每个搜索圆圈范围内（最多圆圈分为八分）的最近的一个数据点，必须是达到约束。

被收集到的数据点提供了网格节点处的值。

每个数据点被选中的概率是与其与网格节点的距离成反比的。

看下图：

在此例中，由于数据点C比数据点A和B距离网格节点远两倍，数据点C有一半被选中的概率。

与其它的网格算法将属性看做沿网格面连续变化不同，随机最近点法网格化法能够将属性看做不连续变化的优点。

这个优点非常适合某些次要岩石属性的特征，如孔隙度、渗透率等，这些值总是具有非线性或者不连续变化的特点。

1.2Modelling->Flex

对网格做平滑，与网格化中的算法一致。

*？

Uppersurfacemultiplier/Lowersurfacemultiplier边界约束条件，upper层乘正值，对lower层乘负值。

*controlPoint由于Flex是对网格数据进行平滑，因此如果需要改变网格节点的值，即使用smoothnessmodules功能，就需要选择原来进行网格化时使用的数据文件，即选择controlpoint，就能够实现对网格的光滑程度（与数据点的匹配程度）进行控制。