渗透率粗化方法对比与优选:以巴西Libra油田为例

为进行油藏数值模拟,需要先对细网格地质模型的属性进行粗化,粗化过程会产生信息损失,为最大程度地减小粗化过程中的地质信息的损失,需要对现有的粗化方法进行筛选。通过文献调研,深入分析了目前常用的渗透率粗化方法的粗化原理,并对比了不同粗化方法的优缺点,发现不同粗化方法适用条件不同,并且不同粗化方法对于属性粗化结果的影响不同。以Libra油田为例进行了机理模型研究,利用不同粗化方法对细模型渗透率分别进行粗化,并对细模型及各粗化后的模型分别进行数值模拟。选取含水率和日产油率作为对比参数,通过对数值模拟结果的对比进行了粗化方法优选。最后确定最适合研究区的粗化方法为流动法,其粗化结果更接近细模型。

基于局部信息优先的代数多重网格粗化策略

网格粗化是实施代数多重网格方法的重要步骤之一。在网格粗化过程中,当出现多个最大集合势相同的网格点时,经典网格粗化策略中的集合势并不能精确表征网格点的整体强弱连接强度,导致网格粗化路径不唯一并影响后续求解阶段的计算效率。为克服这一不足,本文提出了一种基于局部信息优先原则的网格粗化策略,并发展了基于局部信息的整体强弱连接系数判别法和基于局部信息的二次粗化阈值判别法两种实施方法。数值计算表明:与经典网格粗化策略相比,本文提出的网格粗化策略可精确表征网格点之间的整体强弱连接强度,有效优化网格粗化路径,并在一定程度上提高了求解阶段的计算效率。