基于流线EnKF油藏自动历史拟合
  • 【摘要】

    作为一种油藏参数动态估计的优化算法,将集合卡尔曼滤波EnKF与流线方法相结合,在算法实现过程中,选择具有更高计算精度和更快计算速度的流线模拟器进行预测,将油藏模型自动还原为一系列沿流线的一维模型,使数值弥散和受网格划分的影响达到最小,保持了明显的驱替前缘.采用序贯高斯协模拟方法生成一组地质模型,通过实时观测数据(产量及含水率等),连续动态更新油藏模型的静态参数(渗透率及孔隙度等)、动态参数(压力及... 展开>>作为一种油藏参数动态估计的优化算法,将集合卡尔曼滤波EnKF与流线方法相结合,在算法实现过程中,选择具有更高计算精度和更快计算速度的流线模拟器进行预测,将油藏模型自动还原为一系列沿流线的一维模型,使数值弥散和受网格划分的影响达到最小,保持了明显的驱替前缘.采用序贯高斯协模拟方法生成一组地质模型,通过实时观测数据(产量及含水率等),连续动态更新油藏模型的静态参数(渗透率及孔隙度等)、动态参数(压力及饱和度等),同时实现流线分布的更新,直观地反映油藏流体在注采井之间的运动轨迹.采用Bayes理论阐述了流线EnKF数学原理,并通过拟合计算一个二维水驱油藏模型,验证了方法的有效性. 收起<<

  • 【作者】

    闫霞  李阳  姚军  张凯 

  • 【作者单位】

    中国石油大学石油工程学院/中国石油大学石油工程学院

  • 【刊期】

    石油学报 ISTIC EI PKU 2011年3期

  • 【关键词】

    自动历史拟合  流线方法  集合卡尔曼滤波  Bayes理论  优化算法 

  • 【基金项目】

    国家自然科学基金 国家科技重大专项 中国石油大学(华东)自主创新科研计划项目