Materiały konferencyjne SEP 2026

5 3.5 Model otworowy i skalowanie krzywych Dane z krzywych Vsh przeniesiono do modelu 3D poprzez operację upscalingu. Zastosowano metodę „simple”, w której wszystkie komórki przecięte trajektorią otworu zostały uwzględnio- ne w modelu otworowym. Do uśredniania wartości w obrębie komórek zastosowano średnią arytmetyczną ważoną odległością pomiędzy próbkami. Poprawność procesu weryfikowano poprzez porównanie histogramów wartości z krzywych wejściowych i danych po skalowaniu. Zachowanie zgodności statystyk traktowano jako kryterium poprawności warstwowania i pro- cedury upscalingu. 3.6 Modelowanie parametryczne zailenia Modelowanie parametryczne Vsh przeprowadzono oddzielnie dla każdej sekwencji stratygra- ficznej, z wyłączeniem cechsztynu. Przed interpolacją wykonano analizę statystyczną danych oraz transformację do rozkładu normalnego (normal score transformation) (rys 3A). Po zakoń- czeniu symulacji wyniki poddano retransformacji do pierwotnej skali parametru. Strukturę przestrzenną danych opisano za pomocą empirycznych wariogramów pionowych oraz hory- zontalnych (rys 3B). Dla wszystkich jednostek przyjęto sferyczny model wariogramu. Azymu- ty główne mieściły się w zakresie 275–337°, natomiast zasięgi główne osiągały maksymalnie około 78 km w triasie dolnym. Wartości nugget effect różniły się pomiędzy jednostkami, od 0 do około 0,10, co odzwierciedla zróżnicowanie stopnia nieciągłości lokalnej. Interpolację de- terministyczną wykonano metodą Ordinary Kriging. Następnie przeprowadzono 10 realizacji algorytmem Sequential Gaussian Simulation (SGS). W każdej realizacji zastosowano odmien- ny seed losowy. Liczbę realizacji ograniczono ze względu na bardzo dużą liczbę komórek mo- delu oraz czas obliczeń. Dodatkowo obliczono model Vsh_SGS Arithmetic Mean jako średnią arytmetyczną z dziesięciu realizacji, co pozwoliło uzyskać rozwiązanie o charakterze pośred- nim pomiędzy podejściem deterministycznym a stochastycznym. Rys. 3. Przykład transformacji (A ) oraz empirycznego wariogramu (B) wartości wskaźnika zailenia (Vsh) do rozkładu normalnego dla jury dolnej Figure 3. Example of shale volume (Vsh) data transformation to a normal distribution (A) and empirical variogram (B )for the Lower Jurassic strata