科技视角（30）：油藏模拟模型校准与验证：专家观点汇总

一、历史拟合（History Matching）

• 平衡模型精度与效率：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。敏感性分析和自动化历史拟合技术可以有效节省时间和成本，同时确保模型与实际储层的一致性。这一过程需要油藏工程师和地质科学家的紧密合作，根据储层特性、数据可用性、计算资源和项目目标灵活选择策略。
• 考虑数据不确定性：在拟合过程中，不仅要关注模型参数的不确定性，还要考虑现场实测数据的不确定性。例如，井下压力数据的准确性受仪表精度、深度校正和井斜数据的影响；流量数据也可能因测量不准确或分配方法不当而存在误差。如果数据本身不可靠，强行让模型“完美”拟合是没有意义的。
• 保持参数一致性：拟合时应确保调整的参数及其趋势与其他参数保持一致。除非有地质或生产的合理依据，否则不应随意更改参数。这有助于保持模型的逻辑性和可信度。
• 结合分析技术约束模型：单独依靠计算模拟存在风险，因为许多“模糊参数”难以测量或观察。使用分析技术（如递减曲线分析）来约束模型结果具有重要价值。数值模拟通常需要在实际生产历史数据约束之前完成，因此可以利用类似井的数据来辅助约束模型。
• “辅助”而非“自动”拟合：“自动”历史拟合实际上需要领域专家的持续互动和输入，因此更准确的描述应该是“辅助”历史拟合。

二、敏感性分析（Sensitivity Analysis）

• 识别关键因素：敏感性分析用于评估当改变一个或多个输入参数时，模拟结果的变化。这有助于识别对模型性能影响最大的关键因素，以及不确定性和可能结果的范围。
• 全面覆盖输入条件：在进行敏感性分析时，需要明确输入变量，避免在未涵盖所有可能场景的情况下轻易下结论。清晰说明模型的输入条件、参数和适用范围，以确保结果的真实性和模型的局限性。

三、验证与确认（Validation and Verification）

• 独立数据验证：验证是将模型结果与未用于历史拟合的独立现场数据（如新井、测试或测量）进行对比。确认则是将模型结果与已知正确的解析解、基准方案或其他经过验证的模型进行对比。这有助于评估模型的质量和可信度。
• 平滑过渡与盲测：对于生产历史长、井数多的油田，历史拟合往往无法达到完美。可以通过运行“什么都不做”的预测场景，检查从拟合模式到预测模式的过渡是否平滑。另一种验证方法是“盲测”，即从拟合中移除最后几个月的观测数据，然后在预测中进行对比。
• 利用时间推移地震数据：如果有4D/时间推移地震数据，可以快速、直观地检查历史拟合模型的结果，类似于“找不同”的游戏。

四、不确定性分析（Uncertainty Analysis）

• 提前量化不确定性：不确定性分析应在历史拟合和预测之前进行，以帮助理解哪些储层、流体和井参数对目标结果有显著影响。可以生成不确定性参数范围与储量或可采储量的概率分布函数的龙卷风图，这有助于在拟合过程中选择关键不确定性参数，并生成不同的模型案例。
• 确定性方法的应用：除了概率方法，还可以使用确定性方法进行不确定性分析。数值模拟工程师可以选择一组离散输入，代表不确定性范围，探索不确定性空间。

五、可视化与沟通（Visualization and Communication）

• 清晰传达关键信息：可视化和沟通的目的是将模拟结果和预测清晰地展示给不同的受众，如管理者、客户、监管者或同行。这有助于传达模型的关键信息、洞察和建议，同时也要明确说明其中的假设、局限性和不确定性。可以使用图表、图形、地图、动画、报告或演示等多种方式。
• 根据受众调整语言：对于普通观众，使用简单语言进行介绍非常重要。在会议上，由于听众的期望和经验范围不同，很难满足所有人的需求，因此在介绍时保持简单是最佳选择。

六、总结