本文選題：歷史擬合 + 集合卡爾曼濾波�。� 參考：《斷塊油氣田》2017年01期

【摘要】：集合卡爾曼濾波(EnKF)是自動歷史擬合領(lǐng)域應用較為廣泛的智能算法。為了解決該算法應用過程中出現(xiàn)的濾波發(fā)散問題,文中運用協(xié)方差局地化方法,綜合考慮先驗地質(zhì)模型的相關(guān)半徑和觀測數(shù)據(jù)的觀測影響半徑,計算臨界半徑長度,并在油藏模型模型中的水平和垂直方向引入局地化相關(guān)函數(shù),濾除遠距離觀測數(shù)據(jù)產(chǎn)生的相關(guān)噪音,降低協(xié)方差矩陣計算過程中的偽相關(guān)。將改進的算法編程實現(xiàn)并運用理論實例進行驗證,并對比反演得到的滲透率場與真實滲透率場,結(jié)果表明,改進后的理論在滲透率反演精度方面提高了28%,數(shù)據(jù)擬合速度提高了16%。反演的滲透率場能夠清晰刻畫出大孔道,對于優(yōu)勢通道識別、精細油藏描述具有重要意義。
[Abstract]:Ensemble Kalman filter (EKF) is a widely used intelligent algorithm in the field of automatic history fitting. In order to solve the problem of filtering divergence in the application of the algorithm, a covariance localization method is used to calculate the critical radius length by taking into account the correlation radius of the prior geological model and the observed influence radius of the observed data. The local correlation function is introduced in the horizontal and vertical direction of the reservoir model to filter the correlation noise generated by the remote observation data and to reduce the pseudo-correlation in the calculation of covariance matrix. The improved algorithm is programmed and verified by a theoretical example, and the permeability field obtained by inversion is compared with the true permeability field. The results show that the improved theory improves the accuracy of permeability inversion by 28% and the speed of data fitting increases by 16%. The inverse permeability field can clearly depict the large pore path, which is of great significance for the identification of dominant channels and fine reservoir description.
【作者單位】： 中國石油大學(華東);中國科學院聲學研究所;中國石化勝利油田分公司濱南采油廠;
【基金】：國家自然科學基金項目“基于嵌入式離散裂縫模擬的裂縫性油藏縫網(wǎng)分布反演”(61573018) 國家科技重大專項課題“海上高含水期油藏大井距井網(wǎng)加密矢量優(yōu)化與注采結(jié)構(gòu)調(diào)整技術(shù)”(2016ZX05025001-006) 山東省自然科學基金項目“基于嵌入式離散裂縫模擬的裂縫性油藏縫網(wǎng)分布反演”(ZR2015EL014)
【分類號】：P618.13;TE319

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本文編號：2042172