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基于深度学习贝叶斯模型平均代理的油藏自动历史拟合研究: 2025年; 油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能力方面存在局限性。基于空间特征构建的代理模型侧重于学习油藏渗流的空间特性,但忽视了时间维度;基于时空特征构建的模型虽然擅长捕捉时间序列特征,却在空间特征学习方面不足。为此,文章提出了一种基于深度学习的贝叶斯模型平均代理方法,利用贝叶斯模型平均方法对两种深度学习代理模型进行集成,结合二者优势,增强代理模型对油藏特征的多维度学习能力,从而提高预测精度。该方法进一步结合多重数据同化集合平滑器,应用于实际油藏历史拟合中。实验结果表明,基于深度学习贝叶斯模型平均代理的历史拟合方法能够在保证高效计算的同时,准确拟合油藏实际生产动态,为快速、精确的历史拟合提供了一种创新解决方案。; 张凯张凯刘丕养张金鼎张黎明张黎明; 关键词：历史拟合

融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法: 2025年; 差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法。首先,基于主成分分析方法对油藏模型的高维参数进行降维,将降维后的参数作为差分进化算法中调整的参数,以压缩变量的搜索空间,提升算法搜索效率;其次,结合自适应变异策略与差分进化算法,借助于算法搜索过程中的历史经验指导当前种群的更新,当种群个体停止收敛时,则切换差分进化算法的变异策略,改变种群的迭代更新方式,以此避免油藏参数停止优化调整的情况;此外,为使更新后模型参数与先验分布特征保持一致,应用分位数变换策略转换更新后参数的分布情况,将非高斯分布的数据变换为高斯分布,使更新后的模型更加符合实际地质参数的约束条件。提出算法在三维油藏模型上进行测试验证,结果表明:相比传统的差分进化算法框架,改进的差分进化算法不仅能够提升历史拟合求解的收敛效果,而且反演的油藏模型参数更加符合实际地质特征,在相同的计算条件下,可获得更优的历史拟合模型,数据拟合效果更显著。; 张金鼎张凯张凯张黎明陈旭; 关键词：油藏数值模拟自动历史拟合差分进化算法自适应方法

基于深度学习加速的油藏数值模拟自动历史拟合方法: 2024年; 历史拟合是降低油藏模型不确定性的重要方法,是对油藏进行生产动态预测和开发方案设计的基础。由于油藏模型往往包含数十万甚至数百万个不确定参数,重复调用油藏数值模拟器将对历史拟合的计算效率造成严重影响。针对该问题,提出一种基于多样视角深度全卷积编码-解码神经网络的油藏数值模拟代理模型构建方法。模型包含编码-解码单元和时间处理单元两部分,嵌入多样视角网络(VoVNet)的编码-解码单元实现输入参数的空间特征提取,而时间处理单元用来捕获时间的影响。经过训练的代理模型能够以图像-图像的形式实现从油藏渗透率场到压力场和饱和度场的预测,从而为自动历史拟合提供快速的生产动态响应。将所构建的代理模型与多重数据同化集合平滑方法(ES-MDA)结合,形成基于深度学习加速的油藏数值模拟自动历史拟合方法。结果表明:所提出的代理模型能够有效预测油藏压力场和饱和度场的动态变化;与传统油藏数值模拟相比,代理模型预测的生产动态与之相吻合,同时运算速度大大提升;基于代理模型的自动历史拟合方法能够实现油藏渗透率场的准确反演,且在计算效率上表现出较大优势。; 王森王森冯其红冯其红王振王相; 关键词：自动历史拟合油藏数值模拟代理模型

基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合研究: 2024年; 传统油藏自动历史拟合方法需进行多次计算耗时的油藏数值模拟,而深度学习代理模型可以实现高效且精度近似的油藏数值模拟替代计算。在基于深度学习代理模型的油藏自动历史拟合方法中,通常将采用油藏自动历史拟合方法进行调整的油藏不确定性参数作为深度学习代理模型的输入参数。现有的深度学习代理模型常为单一输入输出的神经网络模型架构,并未考虑油藏自动历史拟合方法需要对多个油藏不确定性参数进行调整,且需要训练多个深度学习代理模型以实现对油藏含水饱和度场分布及压力场分布的预测。为此,提出了一种基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法,将油藏渗透率场分布及相对渗透率参数作为输入,使用双输入输出卷积神经网络同时对油藏含水饱和度场分布及压力场分布进行预测,利用Peaceman方程计算产量,并耦合到多重数据同化集合平滑器(ES-MDA)方法中,对油藏渗透率场分布及相对渗透率参数进行反演更新,实现较为高效的油藏自动历史拟合求解。研究结果表明:双输入输出卷积神经网络代理模型在指定时间步的油藏含水饱和度场分布、压力场分布的预测精度均为93%以上。相较于传统油藏自动历史拟合方法,基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法避免了多次调用油藏数值模拟器的计算耗时问题,提高了拟合效率。; 陈旭张凯张凯张金鼎张黎明张黎明; 关键词：油藏数值模拟代理模型

基于数据同化的化学驱油藏自动历史拟合算法研究: 陈加路

聚合物驱油数值模拟的快速自动历史拟合方法: 本发明提供一种聚合物驱油数值模拟的快速自动历史拟合方法，该聚合物驱油数值模拟的快速自动历史拟合方法包括：步骤1：确定历史拟合的目标函数；步骤2：设定引入的算法参数；步骤3：进入迭代计算，计算拟合目标函数值<Image f...; 张世明于金彪曹伟东孟薇段敏赵莹莹易红霞孙红霞胡慧芳徐冬梅

集成地质建模和数值模拟代理模型的自动历史拟合方法: 本发明公开了一种集成地质建模和数值模拟代理模型的自动历史拟合方法，属于石油工程领域，包括如下步骤：建立样本数据集；基于注意力机制变体长短期记忆神经网络构建数值模拟代理模型，并通过样本数据集对数值模拟代理模型进行训练；基于...; 刘丕养嵇韦靖张凯张黎明张金鼎严侠王阳张文娟

集成地质建模和数值模拟代理模型的自动历史拟合方法: 本发明公开了一种集成地质建模和数值模拟代理模型的自动历史拟合方法，属于石油工程领域，包括如下步骤：建立样本数据集；基于注意力机制变体长短期记忆神经网络构建数值模拟代理模型，并通过样本数据集对数值模拟代理模型进行训练；基于...; 刘丕养嵇韦靖张凯张黎明张金鼎严侠王阳张文娟

基于RU-Net和LSTM神经网络模型的自动历史拟合方法及装置: 本发明实施例提供一种基于RU‑Net和LSTM神经网络模型的自动历史拟合方法及装置，属于石油开采技术领域。所述方法包括：以井分区进行油气藏属性模型的网格剖分；构建数据训练集；对数据训练集中的样本数据进行处理；基于处理后的...; 张吉群贾德利李欣常军华李夏宁吴丽王利明崔丽宁张洋王全宾

基于连通性分析局域化的集合卡尔曼滤波的油藏自动历史拟合方法: 2024年; 集合卡尔曼滤波(ensemble Kalman filter,EnKF)是自动历史拟合中应用最为广泛的方法之一,但该算法在应用过程中会产生伪相关、滤波发散等问题。建立了一种新的基于连通性分析的单井敏感性局域化集合卡尔曼滤波自动历史拟合方法,解决了传统距离截断方法处理伪相关时与实际油藏不匹配问题。该方法将油藏网格视为连通的有向图,利用连通性分析和Floyd算法计算任意两个网格点间的最短路径,从而确定单井敏感性区域和井点到各网格的相关系数矩阵,再结合集合卡尔曼滤波方法有效削弱了伪相关问题。将改进的算法编程实现并运用实例进行验证,结果表明,基于连通性分析局域化的EnKF方法在生产动态拟合和模型参数场反演等方面均优于标准EnKF方法。; 曹静陈玉辛显康; 关键词：集合卡尔曼滤波连通性局域化 FLOYD算法

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