【摘 要】
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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
【机 构】
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长江大学石油工程学院; 中国石油勘探开发研究院; 江苏油田矿业开发总公司; 中国石油大学(华东)石油工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.51674039,No.51604035,No.51874044);国家科技重大专项(2016ZX05014)资助
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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-CLEnKF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。
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