建立可靠的地質(zhì)模型是解決油藏評價(jià)、管理、開發(fā)難題的基礎(chǔ),也是油藏和油井動態(tài)預(yù)測的保證。試井分析是獲得地層參數(shù)的有效方式之一。試井分析是利用關(guān)井所測的井底壓力隨時(shí)間變化的資料來分析地層和井筒參數(shù),是一個(gè)典型的反問題。本文基于響應(yīng)面法提出了一種參數(shù)自動反求的數(shù)值試井解釋方法和一種減少變量、提高計(jì)算效率的變量分析方法。首先選定不確定參數(shù)及其范圍,確定試算算例,然后利用擬合方法得到多項(xiàng)式逼近函數(shù),即構(gòu)造響應(yīng)面模型。利用響應(yīng)面模型構(gòu)建計(jì)算值與實(shí)際觀測值偏差的目標(biāo)函數(shù),再利用優(yōu)化算法搜索目標(biāo)函數(shù)的最小值,得到不確定參數(shù)值。算例表明該方法能有效地對井底壓力以及壓力導(dǎo)數(shù)進(jìn)行擬合,因而具有很好的應(yīng)用前景。在基于二階多項(xiàng)式模型的基礎(chǔ)上,可根據(jù)油藏參數(shù)的位置關(guān)系,通過距離判斷變量的顯著性程度,從而直接刪減變量,可明顯提高計(jì)算效率。再利用p值顯著性檢驗(yàn)和實(shí)際結(jié)果驗(yàn)證,該方法有效。本文主要工作包括以下幾個(gè)部分:第一部分詳細(xì)的介紹試井分析的研究背景和現(xiàn)狀以及試井分析的概念。第二部分介紹本文所應(yīng)用的響應(yīng)面法和常用的優(yōu)化算法,包括梯度類優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法。第三部分介紹基于響應(yīng)面的試井自動擬合方法,進(jìn)行數(shù)值模擬,自... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：47 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 試井分析簡介
    1.2 研究背景與現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容
第二章 響應(yīng)面法
    2.1 響應(yīng)面的概念
    2.2 響應(yīng)面模型
    2.3 最小二乘法
        2.3.1 一元線性回歸
        2.3.2 多元線性回歸
    2.4 顯著性檢驗(yàn)
        2.4.1 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
        2.4.2 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 優(yōu)化算法
    3.1 最優(yōu)化問題
    3.2 最速下降法
    3.3 牛頓法
    3.4 擬牛頓法
    3.5 BFGS算法
    3.6 遺傳算法
    3.7 本章小結(jié)
第四章 試井自動擬合方法
    4.1 基于響應(yīng)面法和優(yōu)化算法的試井?dāng)M合
    4.2 響應(yīng)面誤差函數(shù)
    4.3 全局目標(biāo)函數(shù)
    4.4 試井自動擬合方法流程
    4.5 模型描述
    4.6 數(shù)值計(jì)算
    4.7 多解性研究
    4.8 本章小結(jié)
第五章 變量分析方法
    5.1 模型描述
    5.2 p值
    5.3 方法概述
    5.4 數(shù)值計(jì)算
    5.5 本章小節(jié)
第六章 總結(jié)
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和完成的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]無梯度多參數(shù)自動歷史擬合方法[J]. 張凱,路然然,周文勝,姚軍,潘彩霞,沙雁紅.  中國石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(05)
[2]基于多井試井解釋的數(shù)值試井方法及其應(yīng)用[J]. 閆術(shù),李道倫,王磊.  油氣井測試. 2013(01)
[3]油藏自動歷史擬合方法研究現(xiàn)狀與展望[J]. 閆霞,張凱,姚軍,李陽.  油氣地質(zhì)與采收率. 2010(04)
[4]高次插值的龍格現(xiàn)象的測試[J]. 朱琪.  湖南科技學(xué)院學(xué)報(bào). 2005(11)
[5]計(jì)算機(jī)輔助自動歷史擬合在油藏?cái)?shù)值模擬中的應(yīng)用[J]. 鄧寶榮,袁士義,李建芳,雷穎華,路勇.  石油勘探與開發(fā). 2003(01)



本文編號：3206204