特雷西能源科技
问题描述
油藏模拟代理模型
解决方案
技术难点
碳酸盐岩与非常规油藏通常具有强裂缝性特征，裂缝发育尺度跨度极大，从微观裂隙延伸至千米级构造。因此，精准表征多尺度裂缝系统，并准确模拟此类强裂缝性多孔介质中的流体渗流规律，具有至关重要的工程意义。
本项目针对不同尺度裂缝采用差异化建模策略：大型裂缝采用离散裂缝模型（DFM）；形成强连通网络的裂缝采用双孔双渗模型（DP）；连通性较弱的小型裂缝则采用等效基质模型（EMM）。通过混合非结构化网格系统，将 DFM、DP 与 EMM 三类模型进行系统化集成，构建出一套兼顾计算精度与模拟效率的创新方法。
本项目依托自主研发的行业首创型建模仿真与历史拟合软件 Simba 开展。相较于针对同一油藏的前期研究，模拟耗时由 45 小时缩短至 1.2 小时，历史拟合精度由 66% 提升至 93%。
一个 E2C 网络由含卷积层的 “编码器 - 解码器” 神经网络，以及由全连接层构成的 Transformer 网络组成。
传统双孔双渗模型（DP）因裂缝表征精度不足，在流体渗流规律预测方面存在明显误差。与之相对，离散裂缝建模方法虽可对裂缝形态进行精细显式刻画，但计算成本过高，难以满足矿场实际应用需求。因此，如何在不显著增加模拟网格数量与计算耗时的前提下，实现多尺度裂缝的精准表征，成为亟待攻克的技术难题。
本研究提出一套系统化、分层级的多尺度建模方法：针对叠后地震解释识别的大型裂缝，采用非结构化网格，通过确定性建模方式实现全离散表征；针对叠前地震刻画的中小型裂缝，采用双孔双渗模型开展建模；针对成像测井与岩心资料标定的微小尺度裂缝，则通过随机建模方法，将其等效为基质孔隙度与渗透率的增量参数。
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