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粗尺度数据同化是定位的通用替代方法。 (英语) Zbl 1387.86012号

摘要:针对油藏历史拟合问题,提出了大集合规模的粗尺度数据同化(DA)作为标准DA的稳健替代方案。使用粗尺度DA,与每个集合成员相关的未知属性函数被提升到比原始油藏模拟网格更粗的网格。网格粗化是自动的、集合特定的和非均匀的。使用第二代小波变换选择网格可以粗化的区域,而不会引入太大的建模误差,从而无缝处理非二进网格和非活动网格单元。在每个群成员上执行廉价的本地放大。使用了从初始时间重新启动的DA算法,避免了缩小规模的需要。由于DA的计算成本大致等于集合成员的数量乘以单个正向模拟的成本,因此粗尺度DA允许以与本地化的标准DA相同的计算成本显著增加集合成员的数目。固定这两种方法的计算成本后,将粗尺度DA的质量与标准DA的质量进行比较,并在跨越很大变化的示例上进行本地化(使用最先进的本地化技术)。研究发现,相对于示例类型的变化,粗尺度DA比标准DA考虑的每种定位技术都更具鲁棒性。尽管本文涉及两个空间维度,但粗尺度DA很容易扩展到三个空间维度,预计其相对于标准DA的本地化优势将增加。

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86A05型 水文学、水文学、海洋学
65T60型 小波的数值方法

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