油藏历史匹配的多主体方法

历史匹配是油藏工程中的一个核心反问题，其中必须根据观测值来校准不确定的油藏参数。尽管自动历史匹配可以减少手动工作，但实际部署仍然很困难，因为工程师仍然必须配置异构工作流程，包括参数选择、物理允许边界、优化器选择、超参数调整、模拟器执行和诊断报告。我们提出了 PetroGraph，这是一种用于智能油藏历史匹配的多代理框架，它将工作流程分解为专门的代理，用于模型审查、实验规划、参数化、优化、模拟和总结。该系统将 大语言模型 代理与特定领域的工具、模拟器文档的检索增强访问、修改后的 ECLIPSE 输入面板的验证、人机交互检查点以及基于 OPM Flow 的模拟后端相结合。这种设计使用户能够通过自然语言启动和引导历史匹配，同时保留对所选参数和优化设置的显式控制。我们在三个复杂性不断增加的油藏模型上评估 PetroGraph：合成 SPE1 模型、故障 SPE9 基准模型和实际 Norne 模型。使用加权归一化均方根误差作为目标，PetroGraph 将 SPE1 上的失配减少了 95%，SPE9 上的失配减少了 69%，Norne 上的失配减少了 13%。这些结果表明，多代理编排可以自动化历史匹配中的关键决策，降低操作复杂模拟工作流程的专业知识障碍，并为可扩展的、领域感知的油藏模型适应提供灵活的基础。