基于集合卡尔曼滤波的油藏辅助历史拟合

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• 出版年：2009
• 作者：张巍；邸元；WU Yushu
• 单位1：北京大学工学院
• 出生年：1983
• 学历：硕士
• 语种：中文
• 作者关键词：油藏历史拟合；集合卡尔曼滤波；序贯高斯算法
• 起始页：74
• 总页数：5
• 经费资助：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）
• 刊名：大庆石油学院学报
• 是否内版：否
• 刊频：双月
• 创刊时间：1977
• 主管单位：黑龙江省教育厅
• 主办单位：大庆石油学院
• 主编：阎铁
• 地址：黑龙江省大庆市
• 邮编：163318
• 电子信箱：xuebao@dqpi.edu.cn
• 卷：33
• 期：05
• 期刊索取号：P452.066108
• 数据库收录：《中国科技论文统计与分析》；《中国学术期刊综合评价数据库》；《中国核心期刊（遴选）数据库》；《中国科技期刊精品数据库》；《中国科技论文统计源期刊》；《中国期全文数据库全文收录期刊》；《中国石油文摘》；美国《化学文摘》(CA)；美国《石油文摘》（PA)；俄罗斯《文摘杂志》(PЖ)
• 核心期刊：全国中文核心期刊；中国科技核心期刊

摘要

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。