1. 历史拟合（History Matching）
历史拟合是调整模拟模型的参数和属性，使其与历史现场数据（如产量、压力、流体组成和井测试数据）一致的过程。历史拟合可以通过手动方式（试错法）或自动方式（使用优化算法）完成。历史拟合有助于减少不确定性，并提高模型与实际油藏的一致性。
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平衡模型准确性和效率：在历史拟合过程中，需要在模型的准确性和计算效率之间找到平衡。过于复杂的模型可能提供更精确的结果，但会增加计算时间和成本。敏感性分析和自动历史拟合等技术可以帮助节省时间和成本，同时确保模型真实地反映油藏情况。地质科学家和油藏工程师的参与对过程的成功至关重要。
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考虑数据不确定性：在历史拟合中，不仅要考虑模型参数的不确定性（这些参数用于模型校准），还要考虑观测数据的不确定性（用于校准模型的数据）。例如，井下压力数据的质量取决于压力表的准确性、井深校正的准确性以及深度测量的准确性。如果压力数据点存在不确定性，则没有必要强迫模型“完美”匹配它。类似地，流量数据（或含水率和气油比数据）的不确定性可能源于测量不准确或分配方法不佳。
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一致性检查：在历史拟合过程中，至关重要的是进行“一致性检查”。拟合参数及其趋势应与其他参数保持一致。例如，如果调整了渗透率，应确保这种调整与地质模型一致。除非有地质或生产原因，否则不应更改任何参数。
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辅助历史拟合：仅靠计算模拟本质上是有风险的，主要是因为对“模糊参数”做出了假设——这些变量无法经济地测量、观察或从其他可靠测量中推导出来。通过将最终“答案”限制在解析技术（如动态分析）建议的范围内，可以带来实际价值。大多数数值模拟必须在用实际生产历史数据限制之前完成，因此通常适当的做法是使用来自类似类比或偏移的动态分析来协助限制。
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“自动”历史拟合的局限性：虽然“自动”历史拟合听起来很吸引人，但实际上它通常需要领域专家的持续互动和输入。因此，许多人认为“辅助”历史拟合是一个更准确的术语。
2. 敏感性分析（Sensitivity Analysis）
敏感性分析是评估当您更改一个或多个输入参数或假设时，模拟结果如何变化的过程。敏感性分析可以帮助您识别影响模型性能的最重要因素，以及不确定性和可能结果的范围。敏感性分析可以通过实验设计、响应面方法或蒙特卡洛模拟完成。
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审查老井文件和活动：对于历史拟合，需要审查老井文件，调查井活动，并识别在整个井历史中可能未准确记录的关键数据（如油井中的次要流体，如气体和水）。如果断层系统简单，可以考虑通过使用井测试的小时数据对明显匹配的井进行更精确的历史拟合，并通过区域（即井组）监测压力。如果压力总体上遵循井历史，则可以修改某些井的表皮因子（应基于井文件中找到的原因）。
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明确输入条件和参数：在进行敏感性分析时，需要明确输入变量，并避免在未涵盖所有情景时做出陈述。始终尝试澄清模型中的输入条件和参数以及范围，以使结果真诚并明确模型的局限性。例如，如果某个参数的变化对模型结果影响很小，那么在后续分析中可以忽略这个参数，从而节省时间和计算资源。
3. 验证与确认（Validation and Verification）
验证与确认是检查您的模拟模型是否足够准确和可靠以满足其预期用途的过程。验证是将模型结果与未用于历史拟合的独立矿场数据（如新井、测试或计量）进行比较。确认是将模型结果与解析解、基准案例或其他已证明正确的模型进行比较。验证与确认可以帮助您评估模型及其预测的质量和可信度。
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“什么都不做”情景：对于生产历史较长或井数较多的油田，历史拟合通常并不完美。运行一个“什么都不做”的预测情景，即假设未来没有进行任何干预或操作，可以检查从历史拟合到预测模式的过渡是否平稳。另一种验证历史拟合的方法是通过“盲测”模型，即从历史拟合中移除最后几个月的观测数据，并在预测中进行比较，看看模型是否能够准确预测这些被移除的数据。
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4D地震数据的利用：如果可用4D/时间延时地震图像，它可以作为一种快速且有用的方法来定性地检查历史拟合模型的结果。4D地震数据可以显示油藏随时间的变化，从而帮助验证模型是否捕捉到了这些变化。这类似于一个“找不同”的谜题，通过比较不同时间点的地震图像来识别油藏中的动态变化。
4. 不确定性分析（Uncertainty Analysis）
不确定性分析是量化模拟结果和预测相关的不确定性和风险的过程。不确定性分析可以帮助您评估不同不确定性来源的影响，如数据质量、模型假设、参数变化和测量误差。不确定性分析可以通过使用概率方法（如置信区间、概率分布或风险曲线）完成。
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提前进行不确定性分析：不确定性分析应在尝试历史拟合和预测之前完成。它有助于了解哪些油藏、流体和井参数对目标结果有显著影响。例如，通过生成一个龙卷风图，可以直观地看到哪些参数对模型结果的影响最大。这将有助于选择在尝试历史拟合时需要考虑的少数不确定性参数，以及生成不同的模型案例，从而更全面地评估风险。
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确定性方法的应用：不确定性分析也可以通过确定性方法完成，即考虑一组使用建模者选择的离散输入以代表不确定性范围并探索不确定性空间的案例。这种方法虽然不如概率方法全面，但在计算资源有限或时间紧迫的情况下，可以提供有价值的见解。
5. 可视化与沟通（Visualization and Communication）
可视化与沟通是向不同受众（如管理者、客户、监管机构或同行）展示和解释模拟结果和预测的过程。可视化与沟通可以帮助您传达模型的关键信息、见解和建议，以及涉及的假设、局限性和不确定性。可视化与沟通可以通过使用图表、地图、动画、报告或演示完成。
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简单语言的重要性：对于一般受众，使用简单的语言可以更好地理解，至少在初次接触时是这样。例如，当向非技术背景的管理者解释模型结果时，可以使用类比和简单的图表，而不是复杂的术语和方程。在会议中很难涵盖所有期望和经验范围，因此至少在介绍时，保持简单是最好的选择。
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“什么都不做”情景的应用：在完成历史拟合阶段之前，不要忘记运行简单的“什么都不做”情景，并与类似油藏或您对油藏的常识进行类比。这可以帮助您验证模型是否合理，并为后续的预测提供一个基准。
