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アンサンブルカルマンフィルターを用いたトレーサー試験データの逐次同化によるフラクチャーの同定

机译:通过使用集成卡尔曼滤波器对示踪剂测试数据进行顺序同化来识别裂缝

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摘要

逐次型データ同化手法の一つであるアンサンブルカルマンフィルターの貯留層特性解析への適用可能性を議論する。既往研究において,坑井で観測される含水率データがモデル変数の修正に反映されない点が指摘されており,本研究では簡便な問題設定上で解決策を開発·提唱する。十分な開口幅の単一プラクチャーを含む均質な多孔質媒体を仮定,複素変数境界要素法でトレーサー試験を再現する。得られた結果を観測データとみなし,アンサンブルカルマンフィルターを用いた最適化分析によってフラクチャーの同定を行う。従来の適用手法では観測変数として流出するトレーサー濃度を用いるのが一般的であるが,初期アンサンブルによってトレーサー流出後のデータがフラクチャ一位置の修正に反映されない区間が存在し,正確な同定が行われなかった。また,当該区間の存在しない初期アンサンブルの場合でも,観測データの対応性が悪く,正確な同定が行われないことがあった。そこで,累積トレーサー流出量に対応する時刻を観測変数とすることで,トレーサー流出後の全観測データを的確に同化させるとともに,観測データの対応性を改善し,初期アンサンブルに依存せず正確な同定を可能にした。
机译:我们讨论了集成卡尔曼滤波器,它是连续数据同化方法之一,对油藏特征分析的适用性。在以前的研究中,已经指出,在井中观察到的含水量数据不能反映在模型变量的修改中,因此在本研究中,我们基于简单的问题设置来开发和提出解决方案。假设包含一个具有足够开口宽度的单个操作人员的均质多孔介质,则通过复变边界元方法进行示踪剂测试。将获得的结果视为观测数据,并通过使用集成卡尔曼滤波器进行优化分析来识别裂缝。在传统的应用方法中,通常使用流出的示踪剂浓度作为观察变量,但是在某个区域中,由于初始整体,在示踪剂流出后的数据没有反映在裂缝位置的校正中,因此进行了准确的识别。没有。另外,即使在不存在相关部分的初始集合的情况下,所观察到的数据的对应性也很差,并且有时不能进行准确的识别。因此,通过将与累积的示踪剂流出相对应的时间用作观察变量,可以准确地吸收示踪剂流出之后的所有观察数据,可以改善观察数据的对应性,并且可以在不依赖于初始集合的情况下进行准确的识别。成为可能。

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