CMG于2015年将Sobol方法应用于CMOST AI，用于判断油藏参数的敏感性，请介绍一下其工作原理，并举例说明如何在CMOST中应用该功能？

Sobol方法是最具有代表性的全局敏感性分析方法，它基于模型分解的思想，分别得到参数1、2次及更高次的敏感度。通常1次敏感度反映了参数的主要影响，而2次及更高次的敏感度反映了参数间的敏感度。与其他敏感性分析方法相比，Sobol采样方法相对稳定，可以通过参数对输出方差的贡献比例进行敏感性分级，是定量识别不同参数敏感性的效率较高的方法。近几年，Sobol方法开始应用于油藏参数敏感性分析。
在CMOST AI中，Sobol考虑了油藏参数1次及2次对目标函数的敏感度，其中1次敏感度反映了油藏参数的主要影响，2次敏感度反映了油藏参数之间的相互作用。Sobol方法定量的评价油藏参数对目标函数的敏感性是其一大亮点。