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Calibrate complex fracture model for subsurface flow based on Bayesian formulation

Petroleum Science 2019年第5期16卷 1105-1120页

作者： Li-Ming Zhang Ji Qi Kai Zhang Li-Xin Li Xiao-Ming Zhang Hai-Yang Wu Miguel Tome Chipecane Jun Yao School of Petroleum Engineering China University of Petroleum(East China)Qingdao 266580ShandongChina PetroChina Richfi t Information Technology Co. LtdBeijing 100000China University Technology Petronas(Tronoh-Perak-Malaysia)in Petroleum Engineering Seri IskandarMalaysia

In practical development of unconventional reservoirs,fracture networks are a highly conductive transport media for subsurface fluid ***,it is crucial to clearly determine the fracture properties used in production ***,it is different to calibrate the properties of fracture networks because it is an inverse problem with multi-patterns and highcomplexity of fracture distribution and inherent defect of multiplicity of *** this paper,in order to solve the problem,the complex fracture model is divided into two sub-systems,namely"Pattern A"and"Pattern B."In addition,the generation method is grouped into two ***,we construct each sub-system based on the probability density function of the fracture ***,we recombine the sub-systems into an integral complex fracture *** on the generation mechanism,the estimation of the complex fracture from dynamic performance and observation data can be solved as an inverse *** this study,the Bayesian formulation is used to quantify the uncertainty of fracture *** minimize observation data misfit immediately as it occurs,we optimize the updated properties by a simultaneous perturbation stochastic algorithm which requires only two measurements of the loss *** numerical experiments,we firstly visualize that small-scale fractures significantly contribute to the flow ***,we demonstrate the suitability and effectiveness of the Bayesian formulation for calibrating the complex fracture model in the following simulation.

关键词： Complex fracture system inverse progress Bayesian inverse Model calibration

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