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窄薄砂体储层剩余油分布预测研究的综述报告
储层油分布预测是石油工业中极为关键的问题。而在窄薄砂体储层中，油分布预测更加复杂、具有挑战性。本文将对窄薄砂体储层剩余油分布预测的相关研究进行综述，包括流体力学模拟、人工神经网络模型、Kriging插值法、灰色关联度法等方法及其应用。
一、流体力学模拟法
数值模拟方法是一种将现实世界的问题抽象为数学形式，通过计算机模拟来分析求解的方法。在储层剩余油分布的预测中，流体力学模拟方法能够预测流体在储层中的流动状况，进而推测储层中油、水、气三相的分布情况。
例如，Fattahipour和Keshavarz（2019）使用COMSOLMultiphysics数值模拟软件对一个窄薄油藏进行了流体流动模拟。结果表明，因为窄薄油藏中任何较小的扰动都会造成储层中的流体排布发生变化，流体力学模拟能够成功预测油藏中的流动状态以及油水分布情况。
二、人工神经网络模型
人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）是一种利用数学方法模拟人类神经系统的数据处理工具。在预测储层剩余油分布方面，ANN能够通过训练神经元网络，完成从输入数据到输出数据的映射，进而进行预测。
Guo等人（2014）通过ANN模型研究储层剩余油分布预测。研究结果表明，ANN模型能够通过建立输入与输出节点的映射关系，预测窄薄油藏剩余油的分布情况。相对于常规的Kriging插值方法，ANN模型效果更佳。
三、Kriging插值法
Kriging是一种空间插值方法，将拟合数据的空间连续性作为处理依据，对样本点位置和位置相邻样本点的值进行空间权重配比，从而通过计算得出样本点与目标点之间的连接函数和半方差函数，进行插值预测。在储层剩余油分布预测中，Kriging方法能够通过将已知油藏数据与目标预测数据进行插值预测，得出未知区域的剩余油分布情况。
例如，Liu等人（2019）将Kriging插值法应用于窄薄砂体储层的油藏空间插值预测中。研究结果表明，Kriging方法在预测剩余油分布时，有较为准确的结果。
四、灰色关联度法
灰色关联度法是一种模型分析法，能够通过建立因素之间的灰色关联度模型，定量地反映因素之间的相互关系，进而预测油藏的残留油分布情况。
例如，Li等人（2020）使用灰色关联度法研究了窄薄砂体储层中的油藏剩余油分布预测。研究结果表明，利用灰色关联度法可以有效地预测窄薄砂体储层剩余油的分布情况，灰色关联度法能够在考虑多个因素条件下对储层中的油量进行综合分析。
综上所述，针对窄薄砂体储层剩余油分布预测问题，不同的预测模型和方法存在一定的优缺点，需要根据具体问题和数据情况进行选择。未来的研究将继续探索机器学习等新技术，使得在储层剩余油分布预测方面能够更加准确与可靠。