天然裂缝性油藏的裂缝分布具有很高的不确定性，可根据一些高质量的静态数据结合动态生产数据对储层模型进行校正，利用辅助历史拟合(AHM)对裂缝分布进行预测。针对天然裂缝的一种通用历史拟合方法是构建离散裂缝网络(DFN)模型，并根据观测数据估计模型参数。然而由于裂缝数量的巨大，历史拟合是一个高维优化问题。当裂缝形成复杂的多尺度裂缝网络时，这一难题尤其具有挑战性。我们在本文中提出了一种集成的历史拟合方法来解决这些问题。两个基本的方法(1)两维的分形离散裂缝模型构造地质模拟模型来描述复杂的裂缝网络, (2)基于分形离散裂缝模型作为反演参数，建立出尺度参数的混合，以解决高维优化负担造成的复杂的裂缝网络。建立了具有多尺度裂缝网络的储层，测试结果验证了该方法的有效性。数值计算结果表明，利用该方法对生产数据进行同化，可以很好地识别裂缝。

   文章链接：https://doi.org/10.1142/S0218348X19400085