Lecture Notes on Applied Reservoir Simulation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:World Scientific Publishing Co Pte Ltd

作者:Koederitz, Leonard F.

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 108.48

装帧:HRD

isbn号码:9789812561985

丛书系列:

图书标签:

Reservoir Simulation
Applied Reservoir Engineering
Numerical Methods
Petroleum Engineering
Oil and Gas
Energy
Fluid Mechanics
Transport Phenomena
Porous Media
Black Oil
Compositional Simulation

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具体描述

Reservoir simulation, or modeling, is one of the most powerful techniques currently available to the reservoir engineer. The author, Prof Leonard F Koederitz, (Distinguished Teaching Professor Emeritus at the University of Missouri-Rolla) is a highly notable author and teacher, with many teaching awards. This book has been developed over his twenty years in teaching to undergraduate petroleum engineering students, with the knowledge that they would in all likelihood be model-users, not developers. Most other books on reservoir simulation deal with simulation theory and development. For this book, however, the author has performed model studies and debugged user problems; while many of these problems were actual model errors (especially early on), a fair number of the discrepancies resulted from a lack of understanding of the simulator capabilities, or inappropriate data manipulation. The book reflects changes in both simulation concepts and philosophy over the years, by staying with tried and true simulation practices as well as exploring new methods which could be useful in applied modeling.

复杂系统建模与数值分析进展：方法论、应用与未来挑战本书汇集了当前复杂系统建模与数值分析领域的前沿研究成果与关键技术，旨在为研究人员、工程师以及高年级学生提供一个全面而深入的视角，探讨如何利用先进的数学工具和计算方法来理解和解决涉及非线性、多尺度以及高度不确定性的工程与科学问题。全书内容聚焦于方法的创新性、数值实现的鲁棒性以及跨学科应用的有效性，完全避开了特定领域（如油藏模拟）的细节，而将重点放在支撑这些应用背后的通用计算框架和理论基础之上。第一部分：高维与非线性动力学系统的建模基础本部分首先奠定了处理复杂系统建模的理论基石。我们深入探讨了从微观到宏观尺度信息传递与演化的数学描述。重点内容包括： 1. 随机微分方程（SDEs）与随机偏微分方程（SPDEs）的最新进展：本章详细分析了伊藤积分、Stratonovich积分的严格数学构造及其在描述含有噪声项的演化系统中的适用性差异。特别关注了高维随机系统的存在性、唯一性与平稳性分析。讨论了处理高频噪声和有色噪声（Colored Noise）对系统解的影响，并引入了相关的半鞅理论作为分析工具。 2. 结构保持（Structure-Preserving）数值积分方案：针对物理系统（如能量守恒、质量守恒、辛结构等）的内在几何特性，本章系统梳理了各类结构保持积分器。这包括辛积分算法（Symplectic Integrators）在哈密顿系统中的应用，以及李群积分器（Lie Group Integrators）在描述旋转动力学和刚体运动中的优势。强调了如何设计这些方案以保证长期模拟的稳定性和精度，即使在时间步长选择不当时也能保持物理约束。 3. 基于张量网络（Tensor Networks）的降维与态空间表示：随着系统自由度增加，精确求解高维动力学问题变得日益困难。本章引入了张量网络，如矩阵乘积态（MPS）和张量树（TT）分解，作为描述高维态空间和简化复杂多体问题的有效工具。详细阐述了如何利用这些方法来高效计算高维积分和求解薛定谔方程的某些近似形式，特别关注其在量子信息和凝聚态物理中的应用潜力，而非流体力学或多孔介质问题。第二部分：不确定性量化与数据驱动的建模范式本部分的核心是解决现实世界中模型输入、参数和结构本身固有的不确定性问题，并探讨如何融合实验观测数据来校正和改进模型。 4. 全局敏感性分析（GSA）与参数校准的贝叶斯方法：我们对比了Sobol指数法、Morris方法等经典GSA技术，并引入了更高效的基于深度学习的敏感性估计方法。在参数校准方面，本章侧重于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，如Metropolis-Hastings和Hamiltonian Monte Carlo (HMC)，来估计后验概率分布，强调了如何有效处理高维、高度相关的参数空间，并讨论了MCMC收敛诊断的最新标准。 5. 概率代理模型与数据同化框架：本章探讨了如何利用高计算成本的“真值”模型（例如，高保真有限元模型）来训练低成本的替代模型（Surrogate Models）。重点介绍了高斯过程回归（Kriging）和基于神经网络的代理建模技术。此外，详细阐述了数据同化（Data Assimilation）的理论框架，包括卡尔曼滤波（及其非线性扩展EKF、UKF）和4D-Var方法，这些方法被用于实时融合历史观测数据以优化系统状态估计。 6. 物理信息神经网络（PINNs）的鲁棒性与局限性： PINNs作为一种新兴的无网格、数据驱动的建模范式，在本章得到了深入探讨。分析了PINNs如何将偏微分方程（PDEs）的残差作为损失函数的一部分，从而实现对物理规律的内化约束。详细讨论了在处理边界条件复杂、解具有高梯度区域或系统存在多尺度结构时，PINNs面临的梯度消失/爆炸问题以及正则化策略的有效性。第三部分：先进的数值离散化技术与高性能计算本部分关注如何高效地在现代并行计算架构上实现前述复杂模型的数值求解。 7. 谱方法与高阶精度离散化：超越传统的有限差分和有限元方法，本章聚焦于谱方法（Spectral Methods），特别是Chebyshev谱方法和傅里叶谱方法，它们在求解光滑解的微分方程时能提供指数级的收敛速度。此外，探讨了离散微分算子（DDO）的理论，该理论尝试在不依赖网格的情况下，通过对算子本身的离散化来保证局部守恒律。 8. 预处理技术与迭代求解器的优化：对于由大型稀疏线性系统构成的离散化方程，有效的预处理是决定求解速度的关键。本章详细分析了代数多重网格（AMG）方法、欠迭代预处理（Incomplete Factorization Preconditioners）的构建，以及针对鞍点问题（如不可压缩流体）的Schur补预处理技术。同时，对比了Krylov子空间方法（GMRES, BiCGSTAB）与预处理的协同效应。 9. 域分解方法（Domain Decomposition Methods）与并行扩展：针对超大规模计算，本章深入研究了域分解技术，特别是基于边界积分的Schönherr方法和基于重叠/非重叠子域的Additive Schwarz方法。重点讨论了如何优化子域求解器的选择和实现高效的子域间通信机制，以最大限度地利用大规模分布式内存并行计算机的性能。全书的每一章节都通过严谨的数学推导、详尽的算法描述和具有启发性的算例来支持其论点，目的是为读者提供一套强大的、可移植的工具箱，以应对未来更具挑战性的科学与工程计算任务。