油藏数值模拟就是用数值的方法来求解渗流方程,目的在于模拟油气水地下流动的过程。历史拟合是油藏数值模拟研究十分重要的环节,是预测油田开发的基础。历史拟合是以静态模型为基础,利用产油量、井底压力等生产数据来修正渗透率、井储等模型参数的方法,是一个相当复杂的反演难题。由于人们对地质情况的认识具有局限性,在计算中使用的模型参数不一定能够准确反应油藏的实际情况,因此模拟的结果与实测的油藏动态情况存在一定的差异。传统的人工历史拟合方法缺乏系统性和规范性,存在成本高、效率低等问题,因此需要发展一系列的自动历史拟合方法,旨在实现油藏模型的自动调整。随着数字计算技术和现代优化算法的发展,集合卡尔曼滤波方法作为一种新型的自动历史拟合方法,近年来被人们广泛的应用。本文首次将集合卡尔曼滤波方法与分层历史拟合相结合,开展关于分层历史拟合的应用研究。对初始集合中的状态向量进行归一化处理,并且将分层数据和井数据分别作为约束数据,对油藏的渗透率场进行估计。结果表明,分层数据作为约束数据更新油藏模型时,可以缩短迭代的时间,提高拟合的精度,减少描述和预测的不确定性。最后提出关于大规模压裂模型反演的新方法。首先预设裂缝半长和其他反演参数,在参数所设数值范围内,利用随机算法生成一定的初始集合,使其满足油藏参数的分布特征。实验表明,基于集合卡尔曼滤波方法的自动历史拟合,可以有效地对大规模压裂水平井进行参数反演,且具有很好的应用前景。主要内容如下:第一部分介绍了油藏数值模拟技术和试井分析,并且详细介绍了几种参数反演的方法。第二部分详细介绍油藏历史拟合方法的发展,以及自动历史拟合方法的原理。第三部分首先介绍卡尔曼滤波方法的发展背景和原理,之后详细介绍了集合卡尔曼滤波方法的原理。第四部分基于集合卡尔曼滤波方法的自动历史拟合方法,研究集合卡尔曼滤波方法在油藏领域中的应用。第五部分首先对大规模压裂进行简述,之后详细研究了针对大规模压裂水平井模型,基于集合卡尔曼滤波的参数自动反演方法。本文所述方法可以提高参数解释的自动化程度,提高油藏历史拟合的效率。