张黎明，周建人，张凯，董振华，朱孟高

（1.中国石油大学（华东），山东 青岛 266580；2.中国科学院声学研究所，北京 100190；3.中国石化胜利油田分公司滨南采油厂，山东 滨州 256600）

协方差局地化方法在自动历史拟合中的应用

张黎明1，周建人1，张凯1，董振华2，朱孟高3

（1.中国石油大学（华东），山东 青岛 266580；2.中国科学院声学研究所，北京 100190；3.中国石化胜利油田分公司滨南采油厂，山东 滨州 256600）

集合卡尔曼滤波（EnKF）是自动历史拟合领域应用较为广泛的智能算法。为了解决该算法应用过程中出现的滤波发散问题，文中运用协方差局地化方法，综合考虑先验地质模型的相关半径和观测数据的观测影响半径，计算临界半径长度，并在油藏模型模型中的水平和垂直方向引入局地化相关函数，滤除远距离观测数据产生的相关噪音，降低协方差矩阵计算过程中的伪相关。将改进的算法编程实现并运用理论实例进行验证，并对比反演得到的渗透率场与真实渗透率场，结果表明，改进后的理论在渗透率反演精度方面提高了28%，数据拟合速度提高了16%。反演的渗透率场能够清晰刻画出大孔道，对于优势通道识别、精细油藏描述具有重要意义。

历史拟合；集合卡尔曼滤波；协方差；局地化

精细的油藏描述是制定油田开发政策的基础，而通过常规的人工历史拟合得到油藏参数具有一定程度的盲目性和随机性［1］。因此，自动历史拟合正逐渐成为一个研究热点。自动历史拟合是典型的反问题，即已知结果，反求输入参数。……