油藏流線模擬與表征方法研究進(jìn)展

中圖分類號：TE319 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1000-7393（2025）-02-0131-13

Abstract：Aswaterfloodedmatureoilfieldsenterthestageofdeepandrefieddevelopment，thecomplexdynamicsofsubsurface oil-waterdistributionimposehigherdemandsonreservoirmanagement.Thispapersystematicallyreviews theresearchprogressof streamlinesimulationtechnologyforreservoirdevelopment，outliningitsdevelopmental trajectoryfromtwo-dimensionaltracing algorithmtotree-dimensionalmultiphasefowmodels，andfurthertotheintelligentstage.Thealgorithmicprincipleofenancing computationaleficiencythroughdimensionalityreduction（decomposingthree-dimensionalflowfieldsintoone-dimensional streamlines）iselucidated.Thestreamlinetechnologyiscategorizedintotwocomponents：streamlinesimulationandstreamline characterizationTheformerrevealsfluidflowpattmsinporous mediabysolvingpressreandsaturationfields，whilethelater accomplishesvisual modelingofflowtrajectoriesthroughvelocityfieldreconstruction，streamlinepathtracing，andmultipysical parameter transfer.The studycomprehensivelysummarizes aplications ofstreamline simulationin aiding history matchingand modeloptimization，reservoirmodelupscalingandcomputationalaceleration，characterizationofcomplexdisplacement mechanisms，svranagementandotimtion，waterinjectioadwellattoization，aswellasdyamicalyisnd uncertaintyquantification.However，curentstreaminesimulationtchologyfaceschallengesinmulti-physicalfieldcoupling modeling，acros-scale computational eficiency，and data dependency.Breakthroughsin machine learning，adaptivemesh optimization，and high-performancecomputing integration are urgently needed to support sustainable energy development

Key words：streamline simulation; streamline tracing; reservoir development; multiphysics field coupling; machine learning

0 引言

隨著全球眾多油田開發(fā)逐漸步入中后期階段，常規(guī)水驅(qū)油田普遍面臨含水率上升、剩余油分布高度復(fù)雜化等挑戰(zhàn)，油藏管理的精細(xì)化與實(shí)時(shí)決策需求日益迫切。傳統(tǒng)數(shù)值模擬方法 （如有限差分法）雖能較為準(zhǔn)確地刻畫地下滲流過程，但在處理大規(guī)模非均質(zhì)儲(chǔ)層、復(fù)雜驅(qū)替動(dòng)態(tài)及多物理場耦合問題時(shí)，時(shí)常出現(xiàn)計(jì)算效率低下、網(wǎng)格依賴性高等缺陷，難以滿足工程需求[1］。這一矛盾推動(dòng)了流線模擬技術(shù)的快速發(fā)展。流線模擬技術(shù)是基于達(dá)西定律，通過動(dòng)態(tài)追蹤流體運(yùn)移路徑構(gòu)建流場網(wǎng)絡(luò)，對油藏開發(fā)過程中流體滲流規(guī)律進(jìn)行高效數(shù)值模擬的方法，兼具復(fù)雜地質(zhì)條件適應(yīng)性與大規(guī)模注采動(dòng)態(tài)優(yōu)化能力。該技術(shù)可顯著提升計(jì)算效率［2]，同時(shí)降低數(shù)值離散、網(wǎng)格取向效應(yīng)[3]，保留關(guān)鍵流動(dòng)特征，這兩個(gè)優(yōu)勢使其成為連接地質(zhì)建模與工程決策的高效工具，尤其適用于大規(guī)模復(fù)雜油藏的快速模擬與不確定性量化分析[4]，為油藏開發(fā)提供了高效、便捷的技術(shù)手段。

筆者系統(tǒng)梳理了流線模擬技術(shù)的發(fā)展歷程，從理論基礎(chǔ)、基本原理、工程應(yīng)用等多角度分析了流線模擬技術(shù)的研究進(jìn)展，總結(jié)了油藏建模、注采優(yōu)化、不確定性分析等場景中的研究與實(shí)踐成果，探討了當(dāng)前技術(shù)瓶頸與未來發(fā)展方向，以期為智能油藏管理、低碳高效開發(fā)及能源可持續(xù)發(fā)展提供理論參考與技術(shù)支撐。

1流線模擬技術(shù)發(fā)展歷程

流線模擬技術(shù)歷經(jīng)數(shù)十年發(fā)展，經(jīng)歷了從基于達(dá)西定律的理論奠基，到在多相流模型與復(fù)雜油藏適應(yīng)性等領(lǐng)域的持續(xù)突破，并在人工智能與多物理場耦合方向積極探索智能化發(fā)展路徑的技術(shù)演進(jìn)過程。筆者將流線模擬技術(shù)的發(fā)展歷程劃分為萌芽階段、成熟階段和智能化階段，并詳細(xì)回顧這一發(fā)展過程。圖1以時(shí)間軸形式展示了該發(fā)展歷程，體現(xiàn)流線模擬技術(shù)從理論構(gòu)建到工程應(yīng)用，再到技術(shù)創(chuàng)新突破的發(fā)展過程。

Jessen將重 Pasarai等將 Thiele等將流線模擬技術(shù)從二維向三維擴(kuò) 力效應(yīng)引入 流線模擬方 現(xiàn)代流線模 流線模擬技術(shù)深度融合人工智能展，計(jì)算模式由全局離散轉(zhuǎn)向局部 組分流線模 法應(yīng)用于重 擬技術(shù)與一 和多物理場耦合技術(shù)，推動(dòng)算法與模型，實(shí)現(xiàn)了 油藏的熱水 維聚合物驅(qū)路徑優(yōu)化，應(yīng)用場景從均質(zhì)模型延 重力分異與 驅(qū)過程，并 物理模型及 型創(chuàng)新，在提升采收率、降低計(jì)算耗伸至非均質(zhì)及復(fù)雜邊界條件。 組分運(yùn)移的 驗(yàn)證了該方 三維油藏特 時(shí)及復(fù)雜油藏優(yōu)化方面取得突破。耦合 法的高效性 征耦合2004 2005 2008萌芽階段（2000年前） 智能化階段（2020年后）時(shí)間軸 達(dá)西流理論奠基與流線追蹤算法 多相流模型與商業(yè)化軟件推廣 機(jī)器學(xué)習(xí)融合與多物理場耦合探索成熟階段（2000—2020年）1934 1951 1962 1973 1988 2020 2022 2022Muskat Fay等首 Higgins Martin Pollock Zhao等提出 Feng等提出 Onishi提出定義勢 次應(yīng)用 等引用 提出動(dòng) 基于網(wǎng) 流線模擬技術(shù)通過多相流 基于流線聚 貝葉斯自適 概率流線切函數(shù)數(shù) 找了從與調(diào)上程能用的，多限 驅(qū) 追蹤 算法 均衡調(diào)控

1.1萌芽階段 （2000年前）：達(dá)西流理論奠基與流線追蹤算法

流線模擬方法的理論基礎(chǔ)源于達(dá)西定律對多孔介質(zhì)滲流規(guī)律的數(shù)學(xué)描述。早期研究始于20世紀(jì)30年代，Muskat等[1]提出二維不可壓縮流體的勢函數(shù)與流函數(shù)定義。Fay等［5]于1951年首次將流線模型應(yīng)用于均質(zhì)多孔介質(zhì)的面積流，但發(fā)現(xiàn)兩相流中流線動(dòng)態(tài)追蹤存在困難。Higgins等［6-7]于1962年引入固定流管束模型求解Buckley-Leverett方程[8]，但受限于流度比極端值（ ?lt;1 或 gt;100 場景的模擬精度，直至1973年Martin等[9]提出動(dòng)態(tài)流管路徑更新機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了從靜態(tài)建模到動(dòng)態(tài)追蹤的技術(shù)跨越。1979年，Martin等［10]實(shí)現(xiàn)二維多井兩相流動(dòng)態(tài)模擬，確立了流函數(shù)與流管的工程化應(yīng)用框架。

流線模擬技術(shù)突破主要得益于三維流線算法發(fā)展。1988年，Pollock[11]基于網(wǎng)格單元速度場分段線性假設(shè)建立了流線高效追蹤算法；Datta-Gupta等［12]于1994年提出半解析方法，提升了示蹤劑運(yùn)移計(jì)算效率；Batycky等［2]于1996年提出了一種新型三維流線模擬技術(shù)，通過沿流線映射數(shù)值解而非解析解，突破傳統(tǒng)有限差分法在網(wǎng)格依賴性與計(jì)算效率上的限制，實(shí)現(xiàn)重力效應(yīng)、動(dòng)態(tài)井況與復(fù)雜多孔介質(zhì)流動(dòng)的高精度模擬，計(jì)算速度較傳統(tǒng)方法提升達(dá)600倍。工程應(yīng)用方面，Peddibhotla等［13]于1997年開發(fā)了首套PC端流線模擬軟件STREAM，支持水驅(qū)與 CO₂ 驅(qū)可視化模擬，標(biāo)志著流線模擬技術(shù)從理論走向?qū)嵺`。

流線模擬技術(shù)發(fā)展過程呈現(xiàn)出三大特征：一是從二維向三維的維度擴(kuò)展，二是計(jì)算模式由全局離散向局部路徑優(yōu)化的革新，三是應(yīng)用場景從均質(zhì)模型延伸至非均質(zhì)及復(fù)雜邊界條件。這一系列突破性進(jìn)展為油藏高效數(shù)值模擬研究提供了新范式。

1.2成熟階段（2000—2020年）：多相流模型與商業(yè)化軟件推廣

2000年后，流線模擬逐步覆蓋復(fù)雜物理場與多相流問題。2004年，Jessen等[14]通過算子分裂技術(shù)將重力效應(yīng)引入組分流線模型，實(shí)現(xiàn)了重力分異與組分運(yùn)移的高精度耦合。Al-Huthali等［15]針對裂縫性油藏提出雙孔雙滲流線模型，通過動(dòng)態(tài)傳遞函數(shù)描述基質(zhì)-裂縫交互作用，顯著降低了數(shù)值彌散效應(yīng)。同期，商業(yè)軟件如3DSL與FrontSim逐步集成流線模塊，支持大規(guī)模油藏快速模擬與注采優(yōu)化，推動(dòng)了流線模擬技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用［4]。流線數(shù)值模擬也從單一的兩相數(shù)值模擬模型發(fā)展到氣驅(qū)多組分?jǐn)?shù)值模擬模型[16]，考慮熱采的流線數(shù)值模擬模型［17]，可壓縮的流線數(shù)值模擬模型［18]，考慮吸附等作用的聚合物驅(qū)數(shù)值模擬模型［19］等。2010年后，技術(shù)進(jìn)一步向多尺度與高性能方向深化：模型層面延伸至頁巖氣縫網(wǎng)模擬［20]，算法層面依托流線聚類人工智能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)流場識(shí)別［21]，工程應(yīng)用層面則通過注采優(yōu)化模型提升水驅(qū)效率[22]。至此，流線模擬技術(shù)覆蓋常規(guī)—非常規(guī)油藏開發(fā)需求，實(shí)現(xiàn)了從基礎(chǔ)理論到工程應(yīng)用的跨越式發(fā)展，模型體系逐步涵蓋復(fù)雜驅(qū)替機(jī)制與多物理場耦合問題，為不同類型油藏的高效開發(fā)提供了普適化的解決方案。

1.3智能化階段（2020年后）：機(jī)器學(xué)習(xí)融合與多物理場耦合探索

近年來，流線模擬逐漸與人工智能、多物理場耦合深度融合。2020年，Zhao等［23]提出基于流線聚類的向量流場表征方法，通過動(dòng)態(tài)參數(shù)重構(gòu)實(shí)現(xiàn)了高含水油藏流場均衡調(diào)控，采收率提升 5.16% 。2022年，F(xiàn)eng等[24]提出貝葉斯自適應(yīng)優(yōu)化算法，以流線特征參數(shù)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，將注采優(yōu)化計(jì)算耗時(shí)降低至單時(shí)間步模擬。Onishi等［25］針對雙孔雙滲模型提出了概率流線切換算法，支持裂縫-基質(zhì)交互作用的高效追蹤，為復(fù)雜油藏流場診斷與優(yōu)化提供新范式。

流線模擬技術(shù)與人工智能和多物理場耦合的深度融合，推動(dòng)了油藏流場診斷和優(yōu)化的智能化發(fā)展。通過引入新的算法和模型，流線模擬在提高采收率、降低計(jì)算耗時(shí)以及支持復(fù)雜油藏流場的優(yōu)化上取得了顯著進(jìn)展。這些進(jìn)展標(biāo)志著流線模擬向智能化、多學(xué)科協(xié)同方向跨越式發(fā)展。

2流線模擬技術(shù)基本原理

流線模擬技術(shù)作為油藏工程的重要分析工具，主要包括流線模擬方法與流線表征方法兩部分。前者通過求解壓力場與飽和度場，揭示流體在多孔介質(zhì)中的宏觀滲流規(guī)律；后者則通過速度場重構(gòu)與路徑追蹤，可視化表征流體流動(dòng)軌跡。二者互為支撐，共同構(gòu)建起流線模擬技術(shù)體系。

2.1流線模擬方法基本原理

流線模擬方法基本原理可分解為壓力場求解、飽和度場動(dòng)態(tài)演化計(jì)算機(jī)制、多物理場耦合與參數(shù)動(dòng)態(tài)傳遞、非均質(zhì)復(fù)雜儲(chǔ)層條件的適應(yīng)性建模等4個(gè)方面。

2.1.1 壓力場求解方法

壓力場是流線模擬的基礎(chǔ)，通常需要先求解壓力方程來獲得速度場的分布。在早期研究階段，Muskat等[1]利用勢函數(shù)和流函數(shù)理論，建立了二維滲流場的數(shù)學(xué)模型。隨著數(shù)值計(jì)算方法的發(fā)展，F(xiàn)ray等[5］首次采用差分方程代替偏微分方程，并將該方法擴(kuò)展到多相驅(qū)替問題。Lake等［26]將有限差分法應(yīng)用于化學(xué)驅(qū)模擬，建立了壓力場快速求解模型。隨后，Aarnes等［27]引入多尺度模擬技術(shù)，通過粗網(wǎng)格壓力場與細(xì)網(wǎng)格速度場的聯(lián)合計(jì)算，顯著提高了大型油藏模型的求解效率。當(dāng)前研究中，自適應(yīng)隱式算法[19]提升了計(jì)算的穩(wěn)定性，而并行計(jì)算技術(shù)則加速了壓力場的求解過程。Rao等［28]進(jìn)一步提出基于變分量子算法的壓力場求解方法，通過量子電路分解系數(shù)矩陣并優(yōu)化參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了壓力方程的高效計(jì)算（相對誤差 lt;1% ）結(jié)合高階WENO格式減少數(shù)值彌散，為量子驅(qū)動(dòng)的油藏模擬技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。

2.1.2 飽和度場動(dòng)態(tài)演化計(jì)算方法

飽和度場描述了流體的相態(tài)分布，演化過程沿流線降維求解。Higgins等[6-7]提出了流管方法，該方法通過劃分體積相等的流管單元，并利用流阻計(jì)算流量分布，為飽和度場的離散化解法奠定了基礎(chǔ)。針對可壓縮流動(dòng)問題，Cheng等［18］在一維流線方程中加入了與密度相關(guān)的源項(xiàng)，解決了體積變化對飽和度計(jì)算的影響。后續(xù)學(xué)者持續(xù)優(yōu)化計(jì)算效率：Thiele等［19]在聚合物驅(qū)模型中使用了自適應(yīng)隱式方法，同步求解飽和度方程與濃度方程，提高了計(jì)算精度與效率。Andrianov等［29]提出的基于自適應(yīng)網(wǎng)格細(xì)化（AMR）與多尺度小波技術(shù)的流線傳輸加速方法，通過多分辨率分解構(gòu)建動(dòng)態(tài)網(wǎng)格，在保留流線積分優(yōu)勢的同時(shí)，利用二階有限體積法顯著提升了復(fù)雜驅(qū)替過程的計(jì)算精度與效率。這一技術(shù)突破不僅繼承了傳統(tǒng)流管法、自適應(yīng)隱式法的理論框架，更通過AMR策略實(shí)現(xiàn)了飽和度場的高效動(dòng)態(tài)重構(gòu)，為現(xiàn)代商業(yè)模擬器（如FrontSim、3DSL等）提供了新的算法優(yōu)化路徑。

2.1.3多相驅(qū)替耦合建模與物性參數(shù)動(dòng)態(tài)修正機(jī)制

實(shí)際驅(qū)替過程通常涉及多相流體（如油、水、氣）與復(fù)雜物理性質(zhì)（如黏度變化、吸附效應(yīng)、滲透率動(dòng)態(tài)變化的相互作用。針對此類問題，Al-Sofi等［30]研究了聚合物非牛頓流體（剪切變稀特性）的流動(dòng)行為，建立了壓力梯度與剪切速率的數(shù)學(xué)關(guān)系模型，并通過動(dòng)態(tài)調(diào)整流線路徑上的黏度參數(shù)模擬非線性流動(dòng)過程。Thiele等［19]在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展：他們在聚合物驅(qū)模型中加入了吸附效應(yīng)和滲透率動(dòng)態(tài)修正因子，采用隱式算法同時(shí)更新飽和度與化學(xué)劑濃度方程，從而更準(zhǔn)確地表征化學(xué)劑運(yùn)移對驅(qū)替效果的影響。另一方面，姚軍等[31-33]針對堿-聚合物復(fù)合驅(qū)過程，提出了基于流線的多相流耦合模型，通過引入局部源項(xiàng)來量化不同驅(qū)替劑對飽和度分布的調(diào)控機(jī)制。此外，Mallison［34]開發(fā)了基于流線的高效數(shù)值模擬方法，通過二階分段線性重構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化插值算法優(yōu)化了流線與背景網(wǎng)格間的組分映射，顯著提升了氣體注入過程中全局波及效率的預(yù)測精度。這些方法通過物性參數(shù)動(dòng)態(tài)修正與多相流方程的耦合求解，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜驅(qū)替過程的精細(xì)化模擬。

2.1.4非均質(zhì)儲(chǔ)層驅(qū)替適應(yīng)性建模方法

針對非均質(zhì)、裂縫性及高傾角儲(chǔ)層的特殊流動(dòng)特征，流線模擬需通過針對性算法提升驅(qū)替預(yù)測精度。Al-Huthali等［15］提出裂縫性油藏流線模型，利用離散裂縫網(wǎng)絡(luò)表征基質(zhì)與裂縫間的竄流效應(yīng)，并通過流線動(dòng)態(tài)分配裂縫單元的流量貢獻(xiàn)。Natvig等［35]結(jié)合多尺度方法，將裂縫走向與飽和度分布相關(guān)聯(lián)，利用子網(wǎng)格速度場捕捉微小裂縫的流動(dòng)路徑。對于高傾角儲(chǔ)層，曹蕾[36]通過引入重力分異修正項(xiàng)，在流線方程中量化傾角對水驅(qū)前緣推進(jìn)速度的影響，揭示了非均質(zhì)儲(chǔ)層中重力驅(qū)動(dòng)的剩余油分布規(guī)律。這些策略通過地質(zhì)特征驅(qū)動(dòng)的模型參數(shù)優(yōu)化，顯著增強(qiáng)了流線模擬對復(fù)雜儲(chǔ)層的適用性。

流線模擬以壓力場與飽和度場的動(dòng)態(tài)耦合為核心，通過多相驅(qū)替耦合與物性修正、非均質(zhì)儲(chǔ)層驅(qū)替優(yōu)化等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜滲流過程的高效求解。未來需進(jìn)一步融合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，突破大規(guī)模儲(chǔ)層模擬的效率瓶頸。

2.2 流線表征方法基本原理

流線表征技術(shù)的核心在于通過追蹤流體粒子運(yùn)動(dòng)軌跡構(gòu)建流動(dòng)場可視化模型，其基本原理可分解為速度場逼近、流線路徑計(jì)算、流線求解速度的優(yōu)化方法、多物理場耦合與參數(shù)傳遞、復(fù)雜儲(chǔ)層適應(yīng)性改進(jìn)等5個(gè)方面。

2.2.1 速度場逼近

流線追蹤的基礎(chǔ)是對速度場的數(shù)學(xué)描述。Pollock[I1]提出的半解析方法奠定了現(xiàn)代流線追蹤的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，其核心假設(shè)是速度在網(wǎng)格單元內(nèi)呈線性變化。該方法通過解析速度梯度矩陣的特征方程，推導(dǎo)出粒子在單元內(nèi)的運(yùn)動(dòng)軌跡解析解。這種低階逼近方法顯著降低了計(jì)算復(fù)雜度，但在復(fù)雜速度場中存在精度不足的缺陷。

為提升復(fù)雜地質(zhì)條件下的精度，學(xué)者們發(fā)展出高階速度場逼近方法。Matringe等［37-38]基于混合有限元空間（RT0和BDM1）推導(dǎo)了非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格中的速度場多項(xiàng)式逼近，Juanes等[39]將其系統(tǒng)化為高階流線追蹤方法。Luo等［40]提出了一種三維非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格流線追蹤算法，通過四面體頂點(diǎn)速度矢量和主元素坐標(biāo)變換解析求解流線軌跡，在FEniCS框架中實(shí)現(xiàn)了高效精確的飛行時(shí)間計(jì)算，解決了有限元法中質(zhì)量守恒與計(jì)算效率的平衡問題。相比低階方法，高階多項(xiàng)式能更精確描述速度場的非線性變化，尤其適用于斷層、裂縫等地質(zhì)異常區(qū)域。針對特殊儲(chǔ)層類型，Peng等［41]提出 Darcy-Stokes混合模型，在縫洞型油藏中分別采用Pollock方法和流體力學(xué)廣義流線定義，實(shí)現(xiàn)了多流動(dòng)機(jī)制的耦合建模。

2.2.2流線路徑計(jì)算機(jī)制

流線追蹤的關(guān)鍵參數(shù)是飛行時(shí)間（TOF）。Datta-Gupta等［12]建立的TOF坐標(biāo)體系將三維流動(dòng)問題降維為一維沿流線方程，簡化了物質(zhì)輸運(yùn)方程的求解。Batycky等［2」發(fā)展了TOF步長加權(quán)方法，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算步長保證了參數(shù)傳遞的穩(wěn)定性。對于特殊區(qū)域如近井地帶，Wang等［42]采用邊界元法獲得速度場解析解，Tang等［43］則建立柱坐標(biāo)系下的扇形網(wǎng)格追蹤方法，有效解決了井周高壓梯度區(qū)的流線計(jì)算難題。

2.2.3流線追蹤效率優(yōu)化方法

盡管流線表征方法在理論框架上已趨于完善，但其實(shí)際應(yīng)用仍受限于計(jì)算效率。近年來，算法創(chuàng)新與高性能計(jì)算技術(shù)的融合為突破這一瓶頸提供了新思路。Pollock提出的半解析法通過假設(shè)網(wǎng)格單元內(nèi)速度線性變化，顯著降低了流線追蹤的計(jì)算復(fù)雜度，成為現(xiàn)代流線模擬的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。針對復(fù)雜地質(zhì)條件，高階速度場逼近方法進(jìn)一步提升了精度，例如Matringe等［37]基于混合有限元空間（RTO和BDM1）的非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格速度場重構(gòu)，以及Luo等［40]的三維四面體網(wǎng)格流線追蹤算法，通過解析非線性速度梯度矩陣，有效解決了斷層和裂縫區(qū)域的追蹤難題。此外，自適應(yīng)網(wǎng)格技術(shù)（AMR）與多尺度小波分解[29]通過動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)格精度，在保留流線積分優(yōu)勢的同時(shí)顯著提升了復(fù)雜驅(qū)替過程的計(jì)算效率，而并行計(jì)算與GPU加速技術(shù)［27]則為大規(guī)模模型的高效求解提供了技術(shù)支持。

2.2.4多物理場耦合與參數(shù)傳遞

在復(fù)雜流動(dòng)系統(tǒng)的建模中，參數(shù)傳遞機(jī)制直接影響模擬精度。Thiele［44]提出的流管方法通過流函數(shù)方程求解與物質(zhì)輸運(yùn)方程的交替迭代，建立了流線更新的動(dòng)態(tài)機(jī)制。Bratvedt等［45]引入算子分裂法處理毛管力和重力效應(yīng)，擴(kuò)展了流線方法的應(yīng)用邊界。針對熱采等特殊過程，Pasarai等［17」和Zhu等［46]將能量方程轉(zhuǎn)換為TOF坐標(biāo)下的沿流線方程，實(shí)現(xiàn)了熱力耦合模擬。Mesbah等［47］基于雙孔隙-單滲透模型開發(fā)了裂縫性油藏流線模擬器，通過隱式求解壓力場、Pollock流線追蹤和顯式求解飽和度方程，創(chuàng)新引入基于基質(zhì)-裂縫水飽和度差的線性傳遞函數(shù)，經(jīng)商業(yè)軟件對比驗(yàn)證，證實(shí)該流線法在裂縫性油藏兩相流模擬中兼具計(jì)算高效性與結(jié)果準(zhǔn)確性。

2.2.5復(fù)雜儲(chǔ)層適應(yīng)性改進(jìn)

現(xiàn)代流線方法通過多維度技術(shù)創(chuàng)新提升地質(zhì)適應(yīng)性。針對復(fù)雜邊界條件（如裂縫網(wǎng)絡(luò)、非均質(zhì)儲(chǔ)層），何應(yīng)付等[48]開創(chuàng)性提出擾動(dòng)邊界元方法，通過壓力場重構(gòu)生成高精度流線分布，突破了傳統(tǒng)算法在非連續(xù)介質(zhì)中的局限性。在此基礎(chǔ)上，網(wǎng)格處理技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展：Zhang等［49]提出多邊形網(wǎng)格分解法，將復(fù)雜網(wǎng)格分解為子單元進(jìn)行速度場重構(gòu)；流量重構(gòu)領(lǐng)域，Jimenez等［50]通過界面層流量重建技術(shù)提升斷層附近追蹤精度；特殊介質(zhì)處理方面，Chen等［51]發(fā)展了雙孔雙滲系統(tǒng)流線追蹤方法，結(jié)合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)識(shí)別裂縫網(wǎng)絡(luò)，顯著提高了裂縫性油藏的模擬精度；Li等[52]提出流線追蹤方法，通過動(dòng)態(tài)追蹤流體粒子在非穩(wěn)態(tài)速度場中的運(yùn)動(dòng)軌跡，克服傳統(tǒng)流線僅反映瞬時(shí)流動(dòng)的局限性，在復(fù)雜裂縫網(wǎng)絡(luò)中精確刻畫了波及體積與飽和度分布，為高動(dòng)態(tài)注采條件下的驅(qū)替優(yōu)化提供了新工具。

流線模擬技術(shù)的融合趨勢呈現(xiàn)出新的發(fā)展方向。Batycky等［53]將流線與物質(zhì)平衡法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了剩余油分布的快速計(jì)算；Thiele等［19］在聚合物驅(qū)模擬中融合有限差分法與流線法，既保持了路徑追蹤優(yōu)勢，又準(zhǔn)確描述了流變特性。這些融合技術(shù)突破了傳統(tǒng)方法的局限性，使流線模擬可處理非牛頓流體、可壓縮流體等復(fù)雜流動(dòng)問題。

綜上，流線表征方法的發(fā)展始終圍繞速度場精確重構(gòu)、高效路徑追蹤、穩(wěn)定參數(shù)傳遞三大核心原理展開。從Pollock的線性假設(shè)到高階多項(xiàng)式逼近，從結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格到非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的自適應(yīng)處理，技術(shù)不斷突破傳統(tǒng)方法的局限，實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜流場的更加精細(xì)和高效的建模與分析。未來，量子計(jì)算與流線模擬的深度融合，以及動(dòng)態(tài)流線追蹤技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化，有望突破傳統(tǒng)方法在計(jì)算效率與復(fù)雜儲(chǔ)層適應(yīng)性上的瓶頸，推動(dòng)流線模擬技術(shù)向更高精度、更廣適用性發(fā)展。

2.3 流線模擬與表征方法對比

表1、表2分別對比分析了流線模擬和流線表征方法涵蓋的關(guān)鍵環(huán)節(jié)、核心方法，及其應(yīng)用場景，并總結(jié)了每種方法的技術(shù)特點(diǎn)、優(yōu)勢以及局限性。

表1流線模擬方法對比表

Table1Comparison of streamline simulation methods

流線模擬方法中，壓力場求解從經(jīng)典解析向量子計(jì)算發(fā)展，計(jì)算效率與適用性逐步提升，但技術(shù)成熟度差異顯著；飽和度場演化通過動(dòng)態(tài)修正與自適應(yīng)技術(shù)平衡精度與效率。流線表征方法中，速度場逼近與路徑計(jì)算的核心矛盾在于難以平衡計(jì)算效率與精度；多物理場耦合與復(fù)雜儲(chǔ)層適應(yīng)性方法雖擴(kuò)展了應(yīng)用邊界，但其應(yīng)用仍面臨算法復(fù)雜性與數(shù)據(jù)需求的挑戰(zhàn)?？傮w來看，兩類方法在技術(shù)特點(diǎn)與應(yīng)用場景上相互支撐，流線模擬方法為流線表征提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，而表征結(jié)果通過反饋優(yōu)化機(jī)制驅(qū)動(dòng)模擬參數(shù)迭代更新，共同完成流線模擬流程。

3流線模擬在油藏開發(fā)中的應(yīng)用

流線模擬技術(shù)應(yīng)用廣泛（如圖2），涵蓋輔助歷史擬合與模型優(yōu)化、油藏模型粗化與計(jì)算優(yōu)化、復(fù)雜驅(qū)替機(jī)理與精細(xì)表征、油藏管理與優(yōu)化、注水與井網(wǎng)優(yōu)化、油藏動(dòng)態(tài)分析與不確定性分析等方面，流線模擬已成為現(xiàn)代油田開發(fā)的重要技術(shù)手段。

3.1輔助歷史擬合與模型優(yōu)化

歷史擬合是油藏模擬的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在通過調(diào)整模型參數(shù)使模擬結(jié)果與實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)相匹配。傳統(tǒng)有限差分法因計(jì)算效率低難以滿足大規(guī)模模型需求，而流線模擬通過將三維流動(dòng)分解為沿流線的一維問題，顯著提升了歷史擬合效率。Milliken等［54]提出基于3D流線路徑的輔助歷史擬合方法（AHM），通過量化注采井間流體分配關(guān)系，快速定位滲透率異常區(qū)域，在百萬網(wǎng)格級模型中實(shí)現(xiàn)了參數(shù)修正。Ates[55]進(jìn)一步將流線模擬與雙循環(huán)法結(jié)合，通過動(dòng)態(tài)篩選地質(zhì)模型實(shí)現(xiàn)快速歷史擬合，節(jié)省超90% 的CPU資源，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜大模型的高效動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)。在復(fù)雜油藏中，Celio等[56]提出流線與自動(dòng)歷史擬合的集成工作流，通過流線分析確定流體運(yùn)移路徑，結(jié)合并行計(jì)算優(yōu)化參數(shù)調(diào)整，成功應(yīng)用于巴西某海上油田的34口生產(chǎn)井、13口注水井歷史擬合，驗(yàn)證了該方法的工程實(shí)用性。然而，流線模擬技術(shù)在油藏建模與歷史擬合中仍面臨著數(shù)據(jù)依賴性與跨尺度建模的協(xié)同優(yōu)化瓶頸。動(dòng)態(tài)注入井管理依賴高精度實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)分辨率不足或跨學(xué)科整合困難容易導(dǎo)致模擬失真；同時(shí)，跨尺度流動(dòng)（基質(zhì)-裂縫、多相流）的物理機(jī)制完整性與計(jì)算效率平衡尚未突破，因此需要發(fā)展自適應(yīng)網(wǎng)格技術(shù)及多物理場耦合算法，以提升模擬精度與魯棒性。

表2流線表征方法對比表Table2Comparison of streamline characterization methods

3.2 油藏模型粗化與計(jì)算優(yōu)化

模型粗化是地質(zhì)建模向工程模擬轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵過渡環(huán)節(jié)。流線模擬通過動(dòng)態(tài)流場分析，為粗化提供精度控制依據(jù)，確保簡化模型在保留儲(chǔ)層連通性與流體動(dòng)態(tài)特征的同時(shí)，顯著降低計(jì)算復(fù)雜度。2001年，Samier等［57]利用流線模擬驗(yàn)證了精細(xì)地質(zhì)模型的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，提出基于流線通量的滲透率粗化方法，在700萬網(wǎng)格模型中高度保留了流體流動(dòng)特征；2005年，Ates［55]進(jìn)一步提出了一種基于流線模擬的儲(chǔ)層建模優(yōu)化方法，利用流線模擬技術(shù)優(yōu)化集成油藏建模流程，通過模型排序與選擇性放大降低計(jì)算成本，結(jié)合有限差分法實(shí)現(xiàn)歷史擬合，大大提升了建模效率與預(yù)測精度。然而，流線模擬技術(shù)在油藏模型粗粒化與網(wǎng)格排序過程中面臨跨尺度流動(dòng)耦合難題：天然裂縫儲(chǔ)層中基質(zhì)與裂縫系統(tǒng)滲透率級差引發(fā)的流動(dòng)特征尺度突變、全張量滲透率場各向異性導(dǎo)致的數(shù)值彌散效應(yīng)，以及大規(guī)模模型求解所需的高計(jì)算資源消耗，共同制約了模擬精度與計(jì)算效率的協(xié)同優(yōu)化。因此，未來需要通過自適應(yīng)網(wǎng)格技術(shù)、并行計(jì)算與多尺度物理模型的深度融合，突破跨尺度模擬的技術(shù)瓶頸。

3.3復(fù)雜驅(qū)替機(jī)理與精細(xì)表征

流線模擬在復(fù)雜驅(qū)替過程與精細(xì)建模中展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。例如，2004年，Yan等[16]開發(fā)三相組合物流線模擬器，成功模擬水氣交替注入（WAG）過程，計(jì)算結(jié)果與商業(yè)軟件Eclipse一致，但計(jì)算速度大大提升。Zhao等［23]提出基于流線簇矢量參數(shù)和流動(dòng)非均質(zhì)性評價(jià)的儲(chǔ)層滲流場表征方法，建立6種滲流場重構(gòu)策略，并在GD油田應(yīng)用中使注采對應(yīng)率提升 13.8% ，水驅(qū)控制度提高 20.5% ，采收率增加 5.16% ；針對裂縫性油藏，Al-Huthali等[3]提出雙介質(zhì)流線模型，通過傳遞函數(shù)描述基質(zhì)-裂縫流體交換，在九點(diǎn)井網(wǎng)中驗(yàn)證了模型精度，計(jì)算時(shí)間較有限差分法減少 60% 。此外，Chen等［51]結(jié)合流線敏感性與貝葉斯優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了裂縫分布的概率反演，為天然裂縫油藏開發(fā)提供了高效決策支持。盡管如此，流線模擬技術(shù)在油藏模型粗?；c網(wǎng)格排序中仍面臨多物理場交互建模瓶頸、高精度實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)依賴與跨學(xué)科數(shù)據(jù)整合難題，尤其是非常規(guī)儲(chǔ)層與裂縫油藏因精細(xì)地質(zhì)參數(shù)缺失易導(dǎo)致模擬失真。因此，未來的發(fā)展方向應(yīng)聚焦于多物理場求解-重構(gòu)算法、自動(dòng)化歷史擬合技術(shù)及多源數(shù)據(jù)融合，以突破這些技術(shù)限制。

3.4油藏管理與優(yōu)化

油田開發(fā)管理的核心目標(biāo)是提高驅(qū)替效率與采收率。流線模擬通過可視化流體運(yùn)移路徑，為注采策略優(yōu)化提供了直觀依據(jù)。1999年，Grinestaff[58]提出利用流線模擬技術(shù)優(yōu)化水驅(qū)油田管理，通過動(dòng)態(tài)追蹤注采井間流體流動(dòng)路徑，以增油為目標(biāo)實(shí)現(xiàn)注水量精準(zhǔn)調(diào)控，提升注水效率。其核心優(yōu)勢在于快速建模、生產(chǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高效歷史擬合，以及實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化能力。在低滲透油藏中，吳瓊等［59］結(jié)合微裂縫方向性特征，提出基于流線特征的井網(wǎng)調(diào)整方法，優(yōu)化水平井注采布局，有效緩解了中后期開發(fā)矛盾。對于聚合物驅(qū)等提高采收率技術(shù)，Thiele等［19]通過耦合1D聚合物驅(qū)物理模型（黏度增強(qiáng)、吸附損耗等）與3D流線模擬（捕捉井網(wǎng)布局、儲(chǔ)層非均質(zhì)性影響），在保持精度的同時(shí)顯著提升計(jì)算效率，克服傳統(tǒng)有限差分法因網(wǎng)格粗化導(dǎo)致的濃度鋒面模糊與計(jì)算耗時(shí)難題，并通過多維數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該流線模擬框架的有效性。Lake等［26]提出了一種結(jié)合有限差分模擬器與流管模型的混合方法，通過二維垂直模型處理儲(chǔ)層分層及化學(xué)驅(qū)關(guān)鍵參數(shù)，再利用流管模型考慮井網(wǎng)與區(qū)域限制，有效預(yù)測大規(guī)模表面活性劑/聚合物驅(qū)油項(xiàng)目的性能，解決了單獨(dú)使用任一方法的局限性，并以美國伊利諾伊州Benton油田項(xiàng)目為例，驗(yàn)證了該方法在復(fù)雜井網(wǎng)和大尺度應(yīng)用中的可行性。Iino等［60]針對天然裂縫性油藏中裂縫與基質(zhì)之間復(fù)雜的流體交換行為，基于流線模擬導(dǎo)出的注入效率（IE）概念，建立了天然裂縫性油藏模擬模型，以改善其水驅(qū)管理。Park等［61]針對油田規(guī)模的流量優(yōu)化涉及到復(fù)雜油藏模型、生產(chǎn)和設(shè)施約束以及大量未知因素而使得常規(guī)水驅(qū)管理難以實(shí)現(xiàn)合理優(yōu)化的問題，使用基于流線的驅(qū)替效率圖，提出了一個(gè)簡單易行的水驅(qū)流量優(yōu)化工作流，通過均衡生產(chǎn)井飛行時(shí)間（TOF）提高波及效率。孫亮等［62]針對中東薄層碳酸鹽巖油藏水平井開發(fā)中高水淹、低效注水問題，提出基于Pollock流線追蹤技術(shù)的動(dòng)態(tài)井組管理方法，通過優(yōu)化注采連通關(guān)系減少無效水循環(huán)，現(xiàn)場應(yīng)用使含水率降低 10% 以上并提升波及系數(shù)，實(shí)現(xiàn)了油藏穩(wěn)產(chǎn)的高效水驅(qū)管理。然而，流線模擬技術(shù)在油藏管理與優(yōu)化中仍面臨多源數(shù)據(jù)整合與動(dòng)態(tài)表征的瓶頸，尤其是在非常規(guī)儲(chǔ)層建模時(shí)，需要融合微地震、生產(chǎn)動(dòng)態(tài)等多維度數(shù)據(jù)來刻畫多段非線性流動(dòng)特征，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集手段難以滿足實(shí)時(shí)性和精度要求。未來，結(jié)合自動(dòng)化歷史擬合技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，有望突破跨學(xué)科數(shù)據(jù)協(xié)同建模與動(dòng)態(tài)優(yōu)化的局限性。

3.5 注水與井網(wǎng)優(yōu)化

注水優(yōu)化是改善水驅(qū)效果的核心。流線模擬通過量化注采井間連通性（如注水分配因子WAF），指導(dǎo)注水量動(dòng)態(tài)調(diào)整。Thiele等［63]基于流線模擬的注水開發(fā)井速率優(yōu)化方法，通過井分配因子量化注采井間流體關(guān)聯(lián)性，動(dòng)態(tài)調(diào)整低效注水井水量至高效率井，減少無效循環(huán)并提升原油產(chǎn)量，驗(yàn)證了流線技術(shù)在大規(guī)模油田注采動(dòng)態(tài)管理中的自動(dòng)化調(diào)控潛力。針對傳統(tǒng)靜態(tài)分配方法難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)開發(fā)需求的局限性，Grinestaff[58]提出基于流線模擬的動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)，通過量化注采井動(dòng)態(tài)關(guān)系識(shí)別低效區(qū)域、設(shè)定注水目標(biāo)，并利用歷史擬合模型驗(yàn)證調(diào)整效果，實(shí)現(xiàn)了注水量向產(chǎn)油量最大化調(diào)整，進(jìn)一步提升了油田注水開發(fā)效益。2007年，Ghori等［64]利用流線模擬技術(shù)對中東巨型油田進(jìn)行注水效率優(yōu)化，通過劃分流線模式獨(dú)立區(qū)塊，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)高效與低效注入井的注水量（注入效率從 5% 提升至15% 、區(qū)塊整體效率從 5% 提升至 7% ，實(shí)現(xiàn)了注采關(guān)系可視化與水驅(qū)效率量化，并通過實(shí)例驗(yàn)證了該方法在提高油藏壓力支持、增加原油采收率及減少無效水產(chǎn)率方面的工程實(shí)用性。Choudhuri等［65]針對阿曼某油田27個(gè)由水驅(qū)轉(zhuǎn)為聚合物驅(qū)的井網(wǎng)，通過全油田流線模擬模型動(dòng)態(tài)調(diào)整聚合物注入量，優(yōu)化段塞尺寸與停注時(shí)機(jī)，降低化學(xué)劑成本達(dá)20% ，同時(shí)實(shí)現(xiàn)井網(wǎng)交互分析、生產(chǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)測及后續(xù)開發(fā)策略制定。針對非均質(zhì)油藏，馮其紅等［66]提出基于流場強(qiáng)度變異系數(shù)的井網(wǎng)優(yōu)化模型，采用遺傳算法求解最優(yōu)井距與注采比。針對水/氣驅(qū)注采流量優(yōu)化問題，Tanaka等［67]提出基于凈現(xiàn)值的廣義井對效率模型，并構(gòu)建了基于流線模擬的高效無導(dǎo)數(shù)優(yōu)化流程。該方法通過調(diào)整水/氣驅(qū)流量分配實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)價(jià)值最大化，其無導(dǎo)數(shù)特性提升了算法穩(wěn)定性，適用于快速優(yōu)化注采參數(shù)，為驅(qū)替開發(fā)提供了經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向的決策框架。此外，Marques等［68］針對巴西巨型成熟油田，開發(fā)集成流線模擬的多階段優(yōu)化流程：通過數(shù)據(jù)整合與模型校準(zhǔn)確定高效注水方案（注水量減少 20% ，結(jié)合井網(wǎng)重組與甜點(diǎn)區(qū)布井優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)增產(chǎn) 5% ，驗(yàn)證了流線模擬在注水優(yōu)化中的實(shí)用性。然而，流線模擬技術(shù)在注水與井網(wǎng)優(yōu)化中仍面臨兩大瓶頸：一是動(dòng)態(tài)注入井管理與復(fù)雜儲(chǔ)層表征高度依賴于高精度實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及精細(xì)的地質(zhì)參數(shù)（如裂縫分布、滲透率各向異性），數(shù)據(jù)缺失或分辨率不足可能導(dǎo)致模擬失真；二是復(fù)雜物理場耦合建模能力不足，缺乏高效算法支持，難以精準(zhǔn)表征多物理場的交互作用并進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

3.6油藏動(dòng)態(tài)分析與不確定性分析

動(dòng)態(tài)油藏排序與不確定性量化是風(fēng)險(xiǎn)管理的技術(shù)支撐。前者提供實(shí)時(shí)決策支持，后者量化風(fēng)險(xiǎn)邊界，兩者結(jié)合使油田開發(fā)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。流線模擬通過快速生成多場景預(yù)測，支持實(shí)時(shí)決策。例如，2015年，Choudhuri等［65］針對阿曼某油田聚合物驅(qū)項(xiàng)目 （27個(gè)注采井網(wǎng)），通過構(gòu)建全流程流線模擬模型實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化：實(shí)時(shí)追蹤單位增產(chǎn)油量的聚合物消耗量，優(yōu)化單井網(wǎng)注入量、時(shí)機(jī)及濃度，并基于可視化性能對比篩選高效井網(wǎng)；相比有限差分法，流線模擬顯著提升計(jì)算效率，支撐多目標(biāo)協(xié)同決策（歷史擬合、短期預(yù)測及水驅(qū)井網(wǎng)優(yōu)選）。在不確定性分析中，F(xiàn)eng等[24]提出基于流線特征目標(biāo)函數(shù)與貝葉斯自適應(yīng)直接搜索（BADS）算法的油井生產(chǎn)優(yōu)化方法，利用流線模擬單時(shí)間步計(jì)算替代傳統(tǒng)全周期模擬，顯著降低計(jì)算耗時(shí)；驗(yàn)證表明該方法目標(biāo)函數(shù)與累計(jì)產(chǎn)油量正相關(guān)，且BADS算法在收斂速度、穩(wěn)定性及精度上優(yōu)于常規(guī)方法，整體優(yōu)化效率提升顯著。尹彥君等［69]進(jìn)一步結(jié)合無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)與流場適配性評價(jià)，在D油田中實(shí)現(xiàn)流場分級與產(chǎn)液結(jié)構(gòu)調(diào)整，采收率提高 3.44% 。

流線模擬憑借其高效性與可視化優(yōu)勢，已成為油藏建模、歷史擬合、注采優(yōu)化及不確定性分析的核心工具。從基礎(chǔ)水驅(qū)到復(fù)雜EOR過程，從常規(guī)砂巖到裂縫-溶洞型油藏，其應(yīng)用不斷拓展。未來，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與高性能計(jì)算的深度融合，流線模擬有望在智能油藏管理與實(shí)時(shí)決策中發(fā)揮更大價(jià)值［70]。

4當(dāng)前技術(shù)瓶頸與未來發(fā)展方向

當(dāng)前流線模擬技術(shù)在高含水油田開發(fā)中面臨多物理場耦合建模不足、數(shù)據(jù)依賴性高及跨尺度計(jì)算效率低等技術(shù)瓶頸，未來需通過物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)、自適應(yīng)優(yōu)化算法與高性能計(jì)算等多學(xué)科融合，推動(dòng)其向智能化、高精度方向發(fā)展。

4.1 當(dāng)前技術(shù)瓶頸

首先，流線模擬技術(shù)中壓力更新時(shí)間步長的選擇缺乏理論指導(dǎo)?，F(xiàn)有方法依賴經(jīng)驗(yàn)判斷或敏感性分析，忽視橫向通量對數(shù)值穩(wěn)定性的影響，導(dǎo)致有利流度比驅(qū)替模擬精度受限，尤其在動(dòng)態(tài)井網(wǎng)優(yōu)化中易產(chǎn)生累積誤差。

其次，數(shù)據(jù)依賴性是重要限制因素。動(dòng)態(tài)注水井管理需要實(shí)時(shí)捕捉瞬態(tài)流場變化，但傳統(tǒng)靜態(tài)分配方法（例如體積權(quán)重法）無法準(zhǔn)確反映這種動(dòng)態(tài)關(guān)系。流線模擬對高精度實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（如注水速率、含水率）的依賴性較高[63]，而實(shí)際工程中此類數(shù)據(jù)往往難以獲取。此外，離散裂縫模型（DFM/EDFM）的精度受限于裂縫分布、滲透率方向性等地質(zhì)參數(shù)的精細(xì)程度，數(shù)據(jù)缺失易導(dǎo)致模擬結(jié)果失真［4，71]。對于頁巖氣等非常規(guī)儲(chǔ)層，多段壓裂水平井的非線性流動(dòng)模擬需要同時(shí)整合微地震監(jiān)測數(shù)據(jù)與生產(chǎn)動(dòng)態(tài)響應(yīng)，而現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集手段難以滿足這種多維度信息的需求[72-73]。

再者，跨尺度模擬存在多維技術(shù)挑戰(zhàn)。在天然裂縫儲(chǔ)層中，基質(zhì)與裂縫系統(tǒng)的滲透率差異可達(dá)多個(gè)數(shù)量級，這導(dǎo)致多尺度流動(dòng)耦合的計(jì)算難度顯著增加。三維重力效應(yīng)與動(dòng)態(tài)井況（如堵水調(diào)剖）的耦合作用進(jìn)一步增加了計(jì)算復(fù)雜性，現(xiàn)有方法在保持效率的同時(shí)難以精確表征多物理場交互作用[2，54]全張量滲透率場的各向異性特征容易引發(fā)流線追蹤過程中的數(shù)值耗散問題。多相流模擬中，毛細(xì)管力、吸附作用等關(guān)鍵物理機(jī)制常被簡化或忽略，導(dǎo)致相態(tài)分布的預(yù)測偏差［74]。2017年，Wang等［42]提出的嵌入式無網(wǎng)格方法雖可局部細(xì)化流線，但全局計(jì)算效率仍不足。同時(shí)，傳統(tǒng)流線模擬在時(shí)間步長選擇上存在理論缺失：現(xiàn)有IMPES框架缺乏明確的時(shí)控準(zhǔn)則，導(dǎo)致時(shí)間步長依賴主觀經(jīng)驗(yàn)或低效試算，既可能因步長過小導(dǎo)致計(jì)算冗余，也可能因步長過大引發(fā)數(shù)值不穩(wěn)定［75」

4.2 未來發(fā)展方向

針對當(dāng)前的技術(shù)瓶頸，未來的發(fā)展方向?qū)⒓性谝韵聨讉€(gè)方面，通過多學(xué)科交叉與技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)突破。

首先，在物理場耦合建模方面，可以結(jié)合物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN將質(zhì)量守恒方程、能量方程等物理約束嵌入深度學(xué)習(xí)框架，開發(fā)多物理場求解與重構(gòu)算法。此外，流線模擬技術(shù)的進(jìn)步也應(yīng)關(guān)注對大規(guī)模計(jì)算的優(yōu)化。目前，許多流線模擬模型需要大量的計(jì)算資源，導(dǎo)致較長的計(jì)算時(shí)間。因此，未來需要探討流線模擬是否可以通過優(yōu)化計(jì)算方法，解決計(jì)算過程中的時(shí)間消耗問題，從而有效應(yīng)對大數(shù)據(jù)計(jì)算帶來的挑戰(zhàn)。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方面，發(fā)展自動(dòng)化歷史擬合技術(shù)與多源數(shù)據(jù)融合方法至關(guān)重要。通過整合地質(zhì)、工程及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化裂縫網(wǎng)絡(luò)的表征與滲透率參數(shù)的反演，為油藏管理提供更高效的數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，為了降低對井下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的過度依賴，需開發(fā)基于流場演化的自適應(yīng)分配算法，進(jìn)一步提升動(dòng)態(tài)注入管理的精度和效率。

跨尺度模擬仍是一個(gè)重要的技術(shù)挑戰(zhàn)。針對天然裂縫儲(chǔ)層中基質(zhì)與裂縫系統(tǒng)滲透率的差異，可開發(fā)自適應(yīng)網(wǎng)格技術(shù)，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)格精度應(yīng)對滲透率差異。同時(shí)，借助并行計(jì)算與高性能計(jì)算技術(shù)，優(yōu)化大規(guī)模地質(zhì)模型的計(jì)算效率。此外，為準(zhǔn)確描述毛細(xì)管力、吸附作用等跨尺度流動(dòng)現(xiàn)象，應(yīng)進(jìn)一步完善多尺度物理模型。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，流線模擬有潛力逐漸替代傳統(tǒng)的數(shù)值模擬方法，成為油藏開發(fā)設(shè)計(jì)的主流技術(shù)。傳統(tǒng)數(shù)值模擬技術(shù)通常假設(shè)管流在一維或二維情況下進(jìn)行。借助人工智能驅(qū)動(dòng)的流線模擬技術(shù)，可以更準(zhǔn)確地反映流體隨時(shí)間的變化。當(dāng)流體的變化過程經(jīng)過人工智能模型的學(xué)習(xí)，達(dá)到可接受的誤差范圍時(shí)，流線模擬技術(shù)即可替代傳統(tǒng)數(shù)值模擬，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的油藏開發(fā)方案設(shè)計(jì)。

此外，結(jié)合無網(wǎng)格方法（如嵌入式無網(wǎng)格局部細(xì)化）與流線追蹤算法，在復(fù)雜裂縫網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)高效計(jì)算精度的平衡，是未來技術(shù)發(fā)展中的一項(xiàng)重要目標(biāo)。通過這種方式，可以為多物理場耦合模擬提供更高效、更精確的解決方案，提升其在實(shí)際工程中的應(yīng)用效果。

通過這些技術(shù)突破，未來流線模擬將在油藏開發(fā)過程中實(shí)現(xiàn)更高的計(jì)算效率與預(yù)測精度，為油氣行業(yè)提供更為可靠的技術(shù)手段。

5結(jié)論

（1）流線模擬方法歷經(jīng)從達(dá)西定律理論奠基、二維追蹤算法起步，到三維多相流模型成熟與商業(yè)化應(yīng)用，再到人工智能驅(qū)動(dòng)多物理場耦合與智能化決策優(yōu)化的迭代演進(jìn)，逐步構(gòu)建了壓力場與飽和度場動(dòng)態(tài)耦合的理論框架。

（2）流線模擬方法通過壓力場與飽和度場的協(xié)同求解，闡明多孔介質(zhì)中流體的滲流機(jī)理；流線表征技術(shù)則基于速度場重構(gòu)、流線軌跡追蹤及多物理場參數(shù)耦合，實(shí)現(xiàn)流動(dòng)路徑的可視化建模。

（3）流線模擬方法廣泛應(yīng)用于輔助歷史擬合與模型優(yōu)化、油藏模型粗化與計(jì)算優(yōu)化等領(lǐng)域，覆蓋常規(guī)砂巖、裂縫-溶洞及非常規(guī)儲(chǔ)層開發(fā)全過程，并通過與機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算等技術(shù)融合，支撐智能油藏管理與低碳高效開發(fā)。

（4）當(dāng)前流線模擬技術(shù)在多物理場耦合建模、跨尺度計(jì)算效率及數(shù)據(jù)依賴性等方面仍存在瓶頸，未來需通過物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)、自適應(yīng)網(wǎng)格優(yōu)化與高性能計(jì)算深度融合，推動(dòng)流線模擬向智能化、高精度方向跨越式發(fā)展。

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（收稿日期：2025-01-24;修回日期：2025-02-17）[編輯朱偉]