參數(shù)自動(dòng)擬合方法,為試井分析中常見(jiàn)方法之一,可用來(lái)判斷油氣藏特征及確定井的參數(shù)特征,作為分析油藏模型特征的重要組成部分。具有復(fù)雜滲流機(jī)理的頁(yè)巖氣藏,作為一類特殊油藏,其內(nèi)部結(jié)構(gòu),流動(dòng)機(jī)理,開(kāi)發(fā)存儲(chǔ)都更為復(fù)雜。但正確判斷和分析這些復(fù)雜結(jié)構(gòu)特征更需豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),對(duì)其參數(shù)分析判斷更為重要。而傳統(tǒng)擬合算法存在擬合速度慢、擬合精度低等問(wèn)題。因此,為克服在算法過(guò)程中人為主觀因素引起的誤差,提高擬合效率,將優(yōu)化智能算法應(yīng)用到試井模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì),算法具有簡(jiǎn)單易行,待調(diào)節(jié)參數(shù)較少,收斂速度快的優(yōu)勢(shì),其基于參數(shù)空間的隨機(jī)搜索,無(wú)需對(duì)誤差梯度進(jìn)行計(jì)算,從而可提高解釋工作的效率。自動(dòng)擬合結(jié)果的優(yōu)劣取決于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、試井模型及其算法,其中算法至關(guān)重要。本文在自動(dòng)擬合算法和模型應(yīng)用兩方面做了研究:首先,本文分析智能優(yōu)化擬合算法的基本原理,研究了粒子群算法、模擬退火算法和PSOSA(基于粒子群退火算法)。研究表明:①粒子群算法具有并行式全局搜索能力,全局收斂性強(qiáng),但局部收斂性較弱;②模擬退火算法局部搜索能力強(qiáng),但全局收斂性弱于粒子群算法;③利用粒子群算法快速收斂到全局最優(yōu),在全局最優(yōu)鄰域利用模擬退火算法再次尋找最優(yōu)解,這樣即可改善粒子群算法早熟收斂性,還能綜合利用粒子群算法快速收斂到全局最優(yōu)和模擬退火算法跳出局部極值的優(yōu)勢(shì)。其次,對(duì)均質(zhì)油藏直井和頁(yè)巖氣藏多級(jí)壓裂水平井模型進(jìn)行分析研究,應(yīng)用數(shù)值計(jì)算及Stehfest數(shù)值反演方法,推導(dǎo)了兩種試井模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式。最后利用MATLAB編制程序?qū)崿F(xiàn)試井模型的自動(dòng)擬合,擬合表明:對(duì)于均質(zhì)油藏直井模型,三種擬合算法,最優(yōu)為混合PSOSA算法,其次粒子群算法;考慮到頁(yè)巖氣藏的復(fù)雜滲流機(jī)理,粒子群算法能夠達(dá)到擬合精度,擬合效果符合預(yù)期值。
【學(xué)位單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP18;TE332
【部分圖文】：

圖２－１測(cè)試函數(shù)圖??１）?ｖｍａｘ闕值設(shè)置??因算法無(wú)實(shí)際設(shè)置進(jìn)而來(lái)約束粒子的速度，因此有必要限制粒子最大取值，當(dāng)速度??

圖２－２適應(yīng)度曲線趨勢(shì)圖??５）⑴一慣性權(quán)重??

圖３－２?ＰＳＯ算法在模型參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用??
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2842153