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Combining Adjoint Calculations and Quasi-Newton Methods for Automatic HistoryMatching

机译:结合伴随计算和拟牛顿法进行自动历史匹配

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摘要

This work describes the combination of adjoint methods forderivative calculation with a trust-region Quasi-Newtonoptimization algorithm for solving history matching problems.The techniques employed allowed for the resolution ofproblems with a larger number of parameters, when comparedto other approaches, based on derivative free optimization orthe forward method for derivative calculation.Applications to both synthetic and real cases will beshown. A substantial improvement of the match was obtainedin all examples. Problems with more than 250 parameters weresolved efficiently. The ability to handle problems with a largenumber of parameters is exploited to discuss the possibility ofaccessing the uncertainty in the history matching processthrough exausting the space of possible models.
机译:这项工作描述了伴随方法的结合 信任区域拟牛顿法的导数计算 解决历史匹配问题的优化算法。 所采用的技术可以解决以下问题: 比较时存在大量参数的问题 其他基于无导数优化的方法,或 导数计算的正向方法。 合成案例和实际案例的申请都将是 如图所示。比赛有了实质性的改善 在所有示例中。超过250个参数的问题是 有效解决。处理大问题的能力 利用参数数量来讨论 在历史匹配过程中获取不确定性 通过探讨可能模型的空间。

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