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题名基于集合卡尔曼滤波的油藏辅助历史拟合
被引量：4
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作者
张巍
邸元
WU Yushu
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机构
北京大学工学院
科罗拉多矿业学院石油工程系
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出处
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2009年第5期74-78,123,共5页
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基金
国家“973”重点基础研究发展规划(973计划)项目(2006CB202400)
国家科技攻关重大专题项目(2008ZX05014)
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文摘
基于梯度计算的传统优化算法是同时使用观测数据,集合卡尔曼滤波方法是连续使用观测数据,因此它比传统优化算法计算量小.将集合卡尔曼滤波方法作为辅助油藏历史拟合的优化算法,利用序贯高斯模拟生成储层状态的初始实现集合,在算法实现过程中,通过吸收观测数据,实现油藏模型的动态参数(如压力、饱和度)及静态参数(如渗透率)连续更新.通过一个二维的"一注四采"水驱油藏模型的拟合计算,验证算法的有效性,并讨论集合大小和集合采样初始均值对历史拟合结果的影响.在一定范围内,集合样本数对计算精度影响不是很大;对于不同的集合采样初始均值,待估参数能较快地收敛于真值,表明该算法稳定性好.
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关键词
油藏历史拟合
集合卡尔曼滤波
序贯高斯算法
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Keywords
reservoir history matching
ensemble Kalman filter
petroleum reservoir simulation
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分类号
TE319
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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