摘要：作为一种油藏参数动态估计的优化算法,将集合卡尔曼滤波EnKF与流线方法相结合,在算法实现过程中,选择具有更高计算精度和更快计算速度的流线模拟器进行预测,将油藏模型自动还原为一系列沿流线的一维模型,使数值弥散和受网格划分的影响达到最小,保持了明显的驱替前缘。采用序贯高斯协模拟方法生成一组地质模型,通过实时观测数据（产量及含水率等）,连续动态更新油藏模型的静态参数（渗透率及孔隙度等）、动态参数（压力及饱和度等）,同时实现流线分布的更新,直观地反映油藏流体在注采井之间的运动轨迹。采用Bayes理论阐述了流线EnKF数学原理,并通过拟合计算一个二维水驱油藏模型,验证了方法的有效性。

关键词：自动历史拟合 流线方法 集合卡尔曼滤波 bayes理论 优化算法 

单位：中国石油大学石油工程学院 山东青岛266555 中国石化油田勘探开发事业部 北京100029