基于貝葉斯理論的四維地震與生產動態數據的油藏歷史擬合新方法

王澤龍 劉先貴 李志勇 張 輝 張傳進

（1. 中國石油國際勘探開發有限公司；2. 中國石油勘探開發研究院）

隨著油氣行業的智能化轉型，在油藏的精細化管理和生產過程中，人們越來越重視數字化信息的實時采集，并依靠計算機對各類生產數據的分析，不斷修改油藏模型，及時調整油田開發技術政策，以便實現油藏的經濟、高效開發[1]。目前，油藏歷史擬合技術一般只能利用井口生產動態數據[2]，通過人工手動或計算機輔助的方法修改各類參數，將油藏數值模擬得到的預測井口生產數據與井口測量的數據進行擬合，以便得到更為可靠的油藏模型。但由于井口生產數據的空間覆蓋范圍十分有限，油藏歷史擬合缺少足夠的約束條件，以此為基礎修正的油藏模型往往不符合實際地質情況。

油藏歷史擬合問題的數學本質是求解最優化。目前，梯度類算法和集合類算法是解決油藏歷史擬合問題的兩類常見的優化算法。其中，Levenberg-Marquardt（LM）算法是常用的梯度類算法，該算法用于小型反演問題效率很高，但對于大型油藏模型由于需要計算和存儲超高維度的敏感度矩陣，造成計算量過于巨大而難以廣泛應用[3]。集合類算法是基于貝葉斯理論的后驗概率來進行最優化求解，1960年，Kalman[4]提出卡爾曼濾波，通過對平均值和均方誤差的最小化問題求解，來實現對某一過程中的狀態參數高效地進行循環貝葉斯概率推斷；1970年，Buck[5]和Sunahara[6]將卡爾曼濾波擴展到非線性問題，提出擴展卡爾曼濾波（EKF）；……