近日，张凯团队在历史拟合模型迁移研究领域取得新进展，相关研究成果在期刊Geoenergy Science and Engineering上发表，论文题为《Rapid History Matching through Evolutionary Algorithms and Multi-stage Experience Transfer》（多阶段历史经验迁移的油藏自动历史拟合快速更新方法）。

创新性：目前有大量研究旨在提高历史拟合算法性能，但很少有研究使用油藏开发过程中积累的宝贵历史数据，选择在目标阶段从零开始历史拟合，浪费了大量的时间和资源。在本研究中，我们引入了一种新的历史经验迁移范式，有效地利用历史数据指导目标阶段的历史拟合。基于该范式的算法不仅在收敛性和参数反演方面优于传统算法，而且显著减少了目标阶段的样本需求，从而节省了时间和计算成本，实现了快速的历史拟合。此外，所提出的传输范式具有通用性，可用于提高各种历史拟合算法的性能

中文摘要：在油藏开发中，历史拟合是一个模型校准的迭代过程，在此过程中，模型参数不断调整，以使模型输出尽可能与实际生产数据相吻合。在历史拟合过程中，会积累大量的昂贵数据及相关的校正误差。值得注意的是，当前大多数自动化的历史拟合算法并未充分考虑这种积累，每次迭代都从头开始，从而未能充分利用潜在的模型精度提升。为解决这一问题，本研究提出了一种用于历史拟合快速更新的新方法，通过历史经验转移系统（HETS）结合差分进化（DE）算法，利用历史校正误差来映射历史阶段与目标阶段之间的关系，在历史经验的引导下，它有效地避免了局部最优，加快了收敛速度，并减少了目标阶段的样本采集需求。与用于参数空间探索的DE算法相结合，它有助于加快历史拟合过程的更新速度。将HETS-DE的有效性与传统的代理辅助进化算法进行了比较，所用的三个油藏模型具有不同的地质属性。研究结果表明，HETS-DE在历史拟合中表现出更优的收敛性，且所需样本数量更少，优于传统策略。值得注意的是，在具有明显规律的油藏模型中，HETS-DE仅使用其他基于代理方法四分之一的数据样本，就能实现更快的收敛速度和更优的拟合效果。这些结果突显了该算法在历史拟合中的有效性及其快速更新实施的潜力，为油藏历史拟合开辟了新的范式。

Geoenergy Science and Engineering涵盖了石油和天然气的勘探、生产和流动领域，包括：油藏工程；油藏模拟；岩石力学；岩石物理学；孔隙级现象；测井、测试和评估；数学建模；提高油气采收率；流体力学;多孔介质中的多相流；生产工程；形成评估；勘探方法；地质构造/地下的二氧化碳封存等。前身为《Journal of Petroleum Science and Engineering》，2022年IF为4.4，2022年CiteScore为8.8。JCR分区为Q1区，中科院工程技术大类2区。

文章链接：

https://doi.org/10.1016/j.geoen.2024.213553

引用格式：

 Zhang Weilong, Liu Piyang, Zhang Kai*, Zhang Liming, Yan Xia, Yang Yongfei, Sun Hai, Wang Jian, Yao Jun. Rapid history matching through evolutionary algorithms and multi-stage experience transfer[J]. Geoenergy Science and Engineering, 2025, 246: 2135