基于EnKF的致密气藏离散裂缝模型自动历史拟合

近年来,离散裂缝模型是描述裂缝水淹的常用模拟模型,但由于涉及的地质和流体参数较多,手动修改参数工作量大、效率低,而自动化历史拟合是提高离散裂缝模型拟合精度的有效方法。以四川须家河组致密气藏为例,建立了基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter, EnKF)的致密气藏离散裂缝模型自动历史拟合方法。将裂缝划分为大、中、小三个级别,大裂缝采用离散裂缝模型,中、小裂缝采用等效介质模型,运用EnKF方法对须家河组X2区块气水生产数据进行了历史拟合,通过自动调整各砂组水体能量和生产井周围孔渗使得生产井的整体拟合符合率达到86%。基于EnKF的离散裂缝自动历史拟合方法为裂缝性致密气藏数值模拟提供了有效借鉴。     

基于流线EnKF油藏自动历史拟合

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。     

以饱和度测井数据为油藏模型选择标准的改进历史拟合方法

提出了一种将储集层饱和度测井数据二元简化形式作为油藏模型选择标准的改进历史拟合方法,使用半合成开源油藏模型作为基础模型对提出的方法进行评估,并与常规方法进行了比较。历史拟合阶段引入流体饱和度测井数据,有助于调整或选择能够更好地表征近井地带水驱前缘推进的模型,从而有效降低水驱油藏后续井间干扰评价的不确定性。研究表明,对含水饱和度测井数据进行二元分类时,马修斯相关系数作为分类指标的效果最佳。与常规方法相比,根据提出的方法可以选出一组更可靠的储集层（特别是强非均质性储集层）模型,选出的模型历史拟合效果更好,对近井地带含水饱和度、生产井及其不同层位含水率的拟合质量更好。     

对油藏模型网格粗化中REV 理论的探讨

Lasseter等(1986)提出油藏模型网格粗化(ReservoirUpscaling)应当在表征体元(RepresentativeElementaryVolume,简称REV)级进行。REV指一种特定的体积元,在这种体积元测取的物性参数将在一定的比例尺范围内保持不变。REV理论一直是一个有争议的概念,因为其定义不十分清晰,且没有说明如何在真实油藏中获取之。因此,甚至有人怀疑在真实油藏中,是否真的存在REV。基于REV理论,提出了一个新的概念——表征体元网格,(RepresentativeElementaryVolumeGrid,简称REVG)。该网格体系在给定的比例尺范围内可最佳地描述油藏的非均质性。从物理意义上讲,在REVG系统中,每个网格内的物性差异最小,而网格间的物性差异最大。     

基于单井敏感性局域化EnKF的油藏辅助历史拟合方法

常用的油藏自动历史拟合算法多数存在梯度计算不准确、产生伪相关性等问题,导致参数修正错误、模型反演失真。通过建立一种基于单井动态敏感性的局域化集合卡尔曼滤波（FMM-CL-EnKF）历史拟合方法,解决了传统距离截断方法处理伪相关性时与实际地层状况不匹配的问题。基于程函方程,根据地质模型静态参数场信息,快速追踪压力波从井点到地层网格的传播时间确定各单井动态最大敏感性区域,从而构建局域化矩阵。同时,结合集合卡尔曼滤波（EnKF）方法,实现数据同化方法梯度的矫正,减弱伪相关,通过逐步拟合生产动态达到更新油藏模型和获取最优估计的目的。概念算例和矿场算例的计算结果表明,FMM-CL-EnKF方法在模型集合生产动态拟合效果及反演模型参数场准确性等方面均优于标准EnKF方法。     

黑油模型自动历史拟合的一种方法

根据最优化理论和并行计算方法的特点,提出了三维三相黑油模型自动历史拟合的一种方法。在此基础上,对一个常规的数值模拟软件进行了改造,使其具有自动历史拟合功能。对实际数据进行了计算,结果验证了本算法求解的可靠性。     

蒙特卡洛法在石油资源评价应用中随机过程模拟的探讨与改进

蒙特卡洛(Monte—Carlo)法是石油资源评价中常用的方法之一;而如何用数学方法和计算机尽可能逼真地模拟随机过程,一直是蒙特卡洛法应用的核心。这将涉及数学原理、计算方法和程序实现等一系列问题,其中,随机数的质量性能是应用蒙特卡洛法成败的关健。在这方面,前人已做了不少工作,本文想就伪随机数的质量性质及模拟计算过程中的具体问题,谈一些在科研、生产实践中所做的探讨与改进。     

锅式法隔膜固碱的工艺工况问题探讨

我国目前固碱生产方法有锅式法及膜式法两种,因锅式法具有操作简单、工艺成熟、产品质量稳定等优点,因此,固碱生产仍以锅式法为主。下面就锅式法隔膜固碱生产中的几个工艺工况问题进行探讨：     

多能法模型中阻塞区的划分

多能法是模拟计算约束空间蒸气云爆炸参数的典型方法,而在多能法应用步骤中,划分合理的阻塞区是影响多能法计算结果的重要环节。首先对多能法的应用步骤进行了总结,其次着重对阻塞区划分的理论方法进行了阐述,最后结合2个工程案例,对确定阻塞区的具体步骤进行了详细的说明,可对采用多能法进行蒸气云爆炸模拟提供技术参考。     

相关法测井解释方法的探讨

文章对相关法测井的理论及资料的解释进行了细致的分析研究，介绍了一种更为合理的解释方法，对提高资料解释质量进行了探讨。     

EnKF整合三维地震数据和动态数据的应用

主要介绍集合卡尔曼滤波EnKF在更新油藏储层静态参数方面的应用。根据集合卡尔曼滤波产生的必要条件,介绍了集合卡尔曼滤波整合动态数据和三维地震数据的基本原理。通过实例分析,验证了集合卡尔曼滤波在整合动态数据和三维地震数据更新油藏参数方面的有效性,更新后的油藏模型能够较好地反映储层非均质性,并且与三维地震数据有较好的一致性。还比较了利用三维地震数据和四维地震数据进行更新油藏模型的差别。通过bKF方法将地震数据和动态数据结合起来描述油藏特征,能够很好地拟合观测数据,并获得较好的模型。     

A Weighted Ensemble Kalman Filter for Automatic History Matching

Abstract

The ensemble Kalman filter (EnKF) performs the initial sampling, forecasting, and assimilation steps for automatic history matching in the petroleum industry. It tunes multiple members sequentially and updates the statistical mean and variance of the model. Many applications have been reported in various publications. The forecasting step is implemented by running the reservoir model simulator. In the assimilation equation, the ensemble mean is calculated through equally weighting all the members. Therefore, the contribution factor to the mean from each member is the same. This paper proposes a modified assimilation equation by introducing a weighting factor for each ensemble member. Both the proposed weighted EnKF and the traditional EnKF are applied to a modified field case of a complex seventeen-layer reservoir. The performances of the weighted EnKF on production history match, forecasting, and field permeability match are better than those from the traditional EnKF. In addition, we investigate the impact of geological uncertainty in the initial ensemble generation on the final matching results. Two scenarios which have the same semivariogram as the reference field are implemented, and their results show that the initial geological information is important to the history matching performance.     

An Automatic History Matching Module with Distributed and Parallel Computing

Abstract

The data assimilation process of adjusting variables in a reservoir simulation model to honor observations of field data is known as history matching and has been extensively studied for a few decades. However, limited success has been achieved due to the high complexity of the problem and the large computational effort required in the real fields. Successful applications of the ensemble Kalman filter (EnKF) to reservoir history matching have been reported in various publications. The EnKF is a sequential method: once new data are available, only these data are used to update all the unknown reservoir properties while previous geological information is unused directly. In this method, multiple reservoir models rather than one single model are implemented, and each model is called a member. Conventionally, the impact of each member on the updating is equally treated. Another approach is the weighted EnKF. During the updating, the method weighs the contribution of each member through the comparison between the simulation response and the measurements. Better matching performance has been found in the weighted EnKF than in the conventional EnKF. To improve computational efficiency, two-level high-performance computing for reservoir history matching process is implemented in this research, distributing ensemble members simultaneously while simulating each member in a parallel style.

An automatic history-matching module based on the weighted EnKF and high-performance computing is developed and validated through a synthetic case operating from primary, waterflooding to flooding of water alternating with gas. The study shows that the weighted EnKF improves the matching results, and the high-performance computing process significantly reduces the history matching execution time.     

基于多次数据吸收集合平滑算法的自动油藏历史拟合研究

针对常见历史拟合方法存在计算量大、油藏参数更新异常、油藏模型修正失真等问题.采用集合平滑算法,通过引入集合卡尔曼滤波算法(EnKF)中多次迭代思路,对相同数据重复吸收,推导出多次数据吸收集合平滑算法(ES-MDA)的核心公式,并编写了自动油藏历史拟合软件.以北海布伦特油田海相砂岩油藏为例,将基于ES-MDA算法的油藏自...     

自动识别油藏边界水侵量微分方程反演算法

针对水驱油数值模拟,提出一种基于微分方程反演的自动历史拟合算法,解决了单相微可压缩流体渗流中油藏边界水侵量自动识别问题。利用生产井的动态观测资料识别油藏边界上的水侵量,在数学上称为边界控制反问题。基于微分方程反演理论,将其转化为一个非线性优化问题,利用共轭梯度法求解。共轭梯度法是通过引入相应的伴随问题和敏感性问题,分别确定每次迭代的搜索方向和搜索步长,解决了时空域中一般反演方法的不稳定性、收敛速度慢和依赖于初值等一系列问题。理论模型和实际资料检验表明,该方法不仅丰富了微分方程反演理论,而且具有生产实用价值。     

基于油藏数值模拟研究的地质模型质量评价方法

根据数值模拟的基本理论和实际经验,运用全面质量管理的理论与方法,提出了一套基于油藏数值模拟研究的地质模型评价方法。通过油藏数值模拟的历史拟合精度来评价地质模型的可靠性,由动态模型验证静态模型。首先由拟合误差入手,量化拟合精度,然后根据单井拟合率评价模型的可靠性,形成地质模型质量评价的定量化、标准化、流程化。按照该方法,对胜坨油田一区沙二段1～3砂层组聚合物驱试验区的精细地质模型进行了评价。