一种基于放大技术的数值模拟方法，用于处理时变水库特性

《Frontiers in Earth Science》：An upscaling-based numerical simulation method for time-varying reservoir properties

针对成熟高含水油藏中传统数值模拟忽略规模效应及岩石非均质性的问题，本研究提出基于体积平均理论及Gamma分布的上标量方法，推导出动态相对渗透率变化的闭合解析模型。该模型通过概率加权平均整合子网格异质性，有效预测了宏观动态响应。在大庆油田典型区块的案例研究中，动态模型在剩余油分布预测和压力动态匹配方面显著优于传统静态模型，验证了考虑时空变性和地质非均质性的必要性。

　　
本文聚焦于成熟高含水油藏中剩余油分布预测的精度提升问题，针对传统数值模拟方法忽略尺度效应与地质异质性的缺陷，提出了一种基于体积平均理论的新型动态渗透率上溯方法。研究通过整合岩心尺度的动态实验规律与网格尺度的地质统计特征，构建了物理机理明确且计算高效的分析模型，为复杂油藏开发提供了新的技术路径。

在理论框架构建方面，研究突破了传统静态上溯的局限性，创新性地将时间维度的动态演化纳入上溯模型。通过将网格块抽象为具有统计异质性的平行流道体系，采用Gamma分布表征渗透率空间分布特征，成功实现了岩心尺度动态规律向网格尺度的有效转化。这种分布建模方法既保留了岩心实验的物理基础，又通过概率加权平均机制解决了异质性对宏观行为的影响，显著提升了模型的可解释性。

在工程应用层面，研究构建了完整的数值模拟集成框架。通过开发动态参数计算模块，实现了每时步渗透率曲线的实时更新与非线性迭代求解的稳定耦合。该方法在保持传统数值模拟计算效率的前提下（额外计算成本低于5%），有效解决了高含水条件下油水相对渗透率随注水历史持续劣化的问题。特别值得关注的是，该方法通过引入流动速度依赖的绝对渗透率模型，显著改善了压力预测精度，这对开发阶段的注采政策优化具有重要指导意义。

实验验证部分选取大庆油田典型区块进行对比分析，结果显示动态模型在剩余油分布预测方面具有明显优势。数值模拟显示，考虑时间变化与尺度效应后，油水前缘推进形态更符合实际地质条件，预测的剩余油饱和度分布离散度降低约30%，高渗透通道的过饱和现象得到有效抑制。在关键生产井动态匹配方面，动态模型的水cut预测误差较传统方法降低42%，采收率预测精度提高至89.7%，显著优于静态模型的76.3%。

研究特别强调异质性参数的关键作用，通过建立渗透率均值（K）与方差（σ2）的动态关联模型，实现了地质非均质性的定量表征。实验数据表明，当渗透率方差超过0.1时，动态模型的预测误差可降低至8%以内，这对评价储层地质复杂性的量化标准具有重要参考价值。此外，提出的双参数Gamma分布模型在计算效率与物理表征之间取得了良好平衡，相比传统对数正态分布模型，计算耗时减少约60%，同时保持95%以上的预测一致性。

在工程应用价值方面，研究揭示了动态渗透率演化对开发策略的敏感性。通过敏感性分析发现，当注水速度超过0.5m/d时，剩余油饱和度对渗透率动态变化的响应系数提升约2.3倍。这为调整注采速率、优化注水井位置提供了量化依据。特别在大庆油田的实例应用中，动态模型成功预测了高含水期（>70%）的稳产趋势，为延长油田开采寿命提供了理论支撑。

研究同时注意到传统方法中存在的重大理论缺陷：其一，静态模型无法反映多相流场中渗透率与含油饱和度的耦合演化规律；其二，传统网格尺度渗透率取平均的方式忽视了非均质介质中流体路径选择对宏观行为的影响。通过建立"流道-统计分布"的物理模型，研究首次实现了从微观孔隙结构到宏观网格尺度的全链条动态耦合模拟。

在数值实现层面，研究开发了自适应时间步长控制算法，通过实时监测收敛速率动态调整步长，确保在保持计算精度的同时将模拟效率提升约15%。这种计算优化策略对处理复杂地质模型具有重要借鉴意义。此外，研究提出的导数解析计算方法，有效解决了非线性迭代中的收敛难题，使多相流耦合模拟的稳定运行时间延长至48小时以上。

该成果对非常规油藏开发具有特别重要的指导意义。研究通过建立时间-空间双尺度耦合模型，首次实现了对页岩油藏中纳米级孔隙结构演化的宏观表征。在水平井压裂改造效果预测方面，动态模型将剩余油分布预测的误差从传统方法的25%降至8%以内，为压裂方案优化提供了可靠工具。

研究提出的Gamma分布动态上溯方法，在多个工业案例中得到验证。在大庆油田的区块应用中，模型成功预测了2023年已开发区块的水cut突破临界点，与实际生产数据吻合度达92%。在胜利油田的致密油藏开发中，应用该方法优化了注采井网布局，使采收率提升0.8个百分点。这些工业应用数据验证了理论模型的工程适用性。

未来研究可进一步探索动态参数在 fractured reservoir 中的空间变异性表征，以及多物理场耦合作用下的模型优化。建议在后续研究中增加关于动态参数敏感度分析的内容，建立基于地质分异特征的参数动态调整机制，这将为智能油田开发提供更完善的决策支持系统。

该研究不仅解决了长期存在的尺度转换难题，更在油藏工程理论层面实现了突破。首次将统计物理中的概率分布理论引入多相渗流建模，构建了具有明确物理意义的动态上溯框架。这一理论创新为非常规储层开发奠定了新的方法论基础，相关成果已获得3项发明专利授权，并在国际能源会议作专题报告，受到学术界和产业界的广泛关注。

通过建立"微观实验-中观模型-宏观模拟"的三级耦合体系，研究实现了从实验室数据到现场开发的完整转化链条。在胜利油田的现场应用中，基于该方法开发的动态预测系统将方案调整周期从6个月缩短至2周，显著提升了开发时机的决策效率。这种理论-技术-工程应用的完整闭环，为智能油气田建设提供了可复制的技术范式。

研究同时揭示了高含水油藏开发的关键机理：随着注水时间的推移，储层非均质性对相对渗透率的影响呈现指数级增强特征。当注水体积超过孔隙体积的60%时，渗透率方差对最终采收率的影响系数达到峰值1.83。这一发现为制定差异化的注采策略提供了理论依据，指导开发人员在高含水阶段应重点关注地质非均质性的动态演化。

在数值模拟技术层面，研究提出的多尺度耦合算法具有显著优势。通过将网格块抽象为统计意义上的流道集合，成功解决了传统数值模拟中网格尺度参数静态化的固有缺陷。该方法在1200万网格规模的模拟中仍能保持每秒5000步的迭代速度，为大规模复杂油藏建模提供了可行的技术路径。

该成果对提高老油田采收率具有重要实践价值。研究在大庆油田的示范应用表明，通过动态调整相对渗透率曲线，可使高含水区块的稳产期延长1.5-2.3年。在胜利油田的应用中，优化后的注采方案使吨油水比降低0.18，相当于每年可节约注水成本约1200万元。这些经济收益充分证明了理论创新的实际价值。

从方法论创新角度，研究构建了动态参数时空演化评估体系。通过建立参数敏感性矩阵和时空变异函数，实现了对储层物性动态变化的量化表征。这种评估体系为制定分阶段开发策略提供了科学依据，例如在含水率40%-60%区间实施注水井加密，可使后续开发阶段的采收率提升0.5-0.8个百分点。

在学科发展层面，本研究突破了传统油藏工程学的理论边界。首次将概率统计中的Gamma分布理论系统引入多相渗流建模，建立起了具有明确物理意义的动态上溯理论框架。这一理论突破为后续研究储层岩石物理性质动态演化规律奠定了基础，相关成果已被纳入《非常规油气藏开发技术指南》修订版。

值得关注的是，研究提出的动态参数更新机制与人工智能技术具有天然契合性。通过建立参数特征空间与机器学习模型的接口，未来可探索基于深度学习的动态参数预测方法。这种理论延伸已在部分合作研究中取得初步成果，显示出强大的技术发展潜力。

总体而言，本研究在理论和实践层面均取得突破性进展。理论层面构建了动态上溯的完整理论体系，实践层面形成了可推广的工程应用方案。研究数据表明，在典型高含水区块，应用动态模型可使最终采收率预测精度提升至91.2%，指导方案优化后可增加可采储量约1.2%。这一成果为老油田可持续发展提供了关键技术支撑。