2026年油藏数值模拟技术新进展：智能化与国产化创新

汇报人:12342026/04/112026年油藏数值模拟技术新进展：智能化与国产化创新CONTENTS目录01

技术发展背景与行业意义02

核心技术突破与方法创新03

智能化转型与AI技术融合04

国产化技术成果与应用实践05

行业应用案例与效益分析06

未来趋势与发展展望技术发展背景与行业意义01全球能源需求与油藏开发挑战全球能源需求持续增长的趋势随着全球经济发展和人口增长，能源需求持续攀升，油气资源作为重要能源支柱，其勘探开发面临更高要求，需通过技术创新提升供应能力。非常规油气资源开发的迫切性深层超深层油气、深水油气、页岩油气、致密油气等成为主要勘探开发领域，这些资源地质条件复杂，对油藏开发技术提出了更高挑战。传统油藏数值模拟的局限性传统数值模拟方法在处理复杂地质条件（如缝洞型油藏）和非均质性问题时精度不足，且计算效率低，难以满足大规模精细模拟需求，目前行业90%以上油藏数值模拟软件依赖进口。环境压力与可持续发展要求油气开发需兼顾环境保护，降低碳排放，推动绿色开发，同时面临资源日益减少的压力，亟需通过技术进步实现高效勘探与效益开发的平衡。数值模拟技术的核心价值与发展历程

核心价值：提升开发效率与资源利用率高精度油藏数值模拟技术能为油气田开发方案制定提供科学依据，优化开采方案，降低生产成本，提高经济效益，如相关智能化技术应用可使油气田可采储量提升5%、开发成本降低10%-30%。

核心价值：揭示油藏动态规律与风险管控通过建立动态方程模型，研究油藏非均质流动、渗透率变化等动态过程，揭示油藏内部动力学机制，并识别开发过程中可能出现的风险因素，为安全高效开发提供保障。

发展历程：从简单模型到复杂模型的演进油藏数值模拟技术研究始于20世纪60年代，随着计算机技术发展，从最初的简单模型到现代复杂模型，从单一参数到多物理场耦合，经历了不断完善和发展的过程。

发展历程：从传统方法到智能化转型的突破近年来，深度学习技术的突破为提升油藏模拟精度与效率提供新路径，推动智能化转型，如物理信息神经网络（PINNs）等模型实现物理约束下的快速推理，混合精度计算等提升计算性能。核心技术突破与方法创新02分布式并行计算方案与网格剖分技术

多分区整合与网格剖分方法将分布式输入的多个模拟分区整合为目标模拟区域，对其进行网格剖分以得到计算任务，为后续并行计算奠定基础。

并行计算方案的选择与任务划分可在分布式并行计算方案、共享内存式并行计算方案和混合式并行计算方案中选定一计算方案，并根据该方案对计算任务进行划分，得到相应数量的子任务。

子任务并行执行与方程求解并行执行所有子任务，采用预定的全隐式方法、隐式压力显式饱和度法或自适应隐式方法求解非线性方程，调用第三方线性方程求解库并基于选定的预条件方法求解线性方程。

模拟结果的分布式输出将获取的所有模拟结果进行分布式输出，以实现对缝洞型油藏等复杂油藏的大规模精细模拟。无网格数值模拟方法：广义连接单元法技术突破：突破传统网格局限长江大学赵辉团队自主研发的“广义连接单元法”，作为一种无网格数值模拟方法，有效突破了传统网格局限，在复杂裂缝系统和边界条件下表现优异。性能提升：计算效率与精度双提高该方法已成功集成到中海油首款海上水驱砂岩油藏数值模拟平台——“海潮Osim”，计算效率较传统方法提升20倍以上，实现了油藏数值模拟国产化替代的重要突破。应用价值：为油气开发自主可控提供技术支撑广义连接单元法的研发与应用，为我国油气开发自主可控提供了关键技术支撑，推动油藏数值模拟从依赖进口向国产化转变。物理信息神经网络（PINN）加速模拟

PINN技术原理与核心优势物理信息神经网络（PINNs）通过将质量守恒、动量守恒等物理方程嵌入神经网络损失函数，实现物理约束下的快速推理，有效解决传统数值模拟求解速度慢的问题，满足实时决策和大规模历史拟合需求。

关键算法与计算特点核心算法包括PINNs、DeepONet、FourierNeuralOperators（FNO）。计算特点体现为混合精度计算以保持物理守恒性并加速训练，高并发I/O处理数百万网格点静态快照数据，以及动态调整损失函数中不同物理项权重的自适应加权机制。

软硬件工具与配置要求软件工具主要有NVIDIAModulus、DeepXDE、PyTorch（TorchPhysics）、TensorFlow。硬件需配备大显存高端GPU（如NVIDIAH100/H200或A10080GB），并采用InfiniBandNDR400或HDR互联技术实现多节点并行训练。

应用案例与效能提升长江大学团队构建的融合物理信息的图结构代理模型PINN-GCEM，在渤海SZ36-1等油田应用中，实现秒级快速模拟与参数反演，拟合符合率超92%，运算速度较传统模型提升1-2个数量级。缝洞型油藏多物理场耦合挑战缝洞型碳酸盐岩油藏储层空间变化尺度大、介质复杂，传统基于多孔介质理论的数值模拟方法难以适用，是世界级难题。中国石化发明专利技术方案中国石化新获授权的“一种缝洞型油藏数值模拟方法及系统”，通过整合模拟分区、网格剖分，提供分布式、共享内存式及混合式并行计算方案，采用全隐式、隐式压力显式饱和度法或自适应隐式方法求解非线性方程，并调用第三方线性方程求解库及预条件方法。长江大学“广义连接单元法”突破长江大学研发的“广义连接单元法”作为无网格数值模拟方法，突破传统网格局限，在复杂裂缝系统和边界条件下表现优异，集成到中海油“海潮Osim”平台后，计算效率较传统方法提升20倍以上。物理信息神经网络辅助求解物理信息神经网络（PINNs）通过将物理方程嵌入神经网络损失函数，实现物理约束下的快速推理，如PINN-GCEM模型在渤海SZ36-1油田应用中，拟合符合率超92%，运算速度较传统模型提升1-2个数量级。多物理场耦合模拟与非线性方程求解线性方程求解库与预条件方法优化

第三方线性方程求解库的应用在油藏数值模拟中，求解线性方程是核心环节之一，常调用第三方线性方程求解库来处理大规模、复杂系数矩阵的求解问题，以保障计算的稳定性和效率。

预条件方法的选择与优化针对油藏数值模拟中线性方程组的特点，基于选定的预条件方法进行优化，可有效改善系数矩阵的条件数，加速迭代求解过程，提升整体模拟效率。

求解策略与模拟需求的匹配根据油藏模拟的具体需求，如模拟规模、精度要求等，合理匹配线性方程求解库与预条件方法，确保在满足模拟精度的同时，实现高效计算。缝洞型油藏数值模拟关键技术

区域整合与网格剖分技术将分布式输入的多个模拟分区整合为目标模拟区域，对其进行网格剖分以获取计算任务，为后续模拟奠定基础。

高效并行计算方案选择支持在分布式并行计算方案、共享内存式并行计算方案和混合式并行计算方案中选定合适方案，对计算任务进行划分并并行执行子任务。

非线性与线性方程求解方法采用预定的全隐式方法、隐式压力显式饱和度法或自适应隐式方法求解非线性方程，调用第三方线性方程求解库并基于选定的预条件方法求解线性方程。

模拟结果分布式输出技术将获取的所有模拟结果进行分布式输出，实现对缝洞型油藏的大规模精细模拟，为油藏开发提供有力支持。智能化转型与AI技术融合03AI+油藏开发：数据与机理双驱动模式物理信息神经网络加速油藏模拟

2026年，物理信息神经网络（PINNs）通过将物理方程嵌入神经网络损失函数，实现物理约束下的快速推理。核心算法包括PINNs、DeepONet、FourierNeuralOperators(FNO)，需配备大显存高端GPU如NVIDIAH100/H200或A10080GB，以满足算子学习对大量中间张量存储的需求。融合物理信息的图结构代理模型

长江大学团队构建的PINN-GCEM模型实现秒级快速模拟与参数反演，在渤海SZ36-1等油田应用中拟合符合率超92%，运算速度较传统模型提升1-2个数量级，有效推动油气开发从“经验驱动”向“数据与机理双驱动”转型。智能优化技术提升开发效益

注采参数优化、井网布局、压裂缝网控制等智能决策方法的应用，可使油气田可采储量提升5%、开发成本降低10%-30%，经济效益与社会效益显著，为油田提质增效提供关键技术保障。代理模型构建：PINN-GCEM方法应用融合物理信息的图结构代理模型原理PINN-GCEM（融合物理信息的图结构代理模型）将物理信息神经网络（PINN）与图结构相结合，实现对油藏复杂流动过程的快速模拟与参数反演，突破传统数值模拟在效率与精度上的瓶颈。渤海SZ36-1油田应用成效在渤海SZ36-1等油田实际应用中，PINN-GCEM模型拟合符合率超过92%，运算速度较传统模型提升1-2个数量级，显著提升了油藏开发动态预测与决策效率。推动开发模式转型的技术价值该方法有效推动油气开发从“经验驱动”向“数据与机理双驱动”转型，为油田注采参数优化、井网布局等智能决策提供关键技术支撑，助力实现提质增效。融合物理信息的图结构代理模型（PINN-GCEM）长江大学团队构建的PINN-GCEM模型实现秒级快速模拟与参数反演，在渤海SZ36-1等油田应用中拟合符合率超92%，运算速度较传统模型提升1-2个数量级。注采参数智能优化技术研发的注采参数智能决策方法有效推动油气开发从"经验驱动"向"数据与机理双驱动"转型，为油田提质增效提供关键技术保障。井网布局智能优化技术通过智能算法优化井网布局，结合压裂缝网控制等技术，可使油气田可采储量提升5%、开发成本降低10%-30%，经济效益显著。智能优化算法：注采参数与井网布局优化数字孪生系统：从地下到地面全流程调控数字孪生系统的构建目标加快构建“无网格建模数值模拟一体化平台”，推动油气藏数字孪生系统建设，实现从地下到地面的全流程智能调控。核心技术支撑以自主研发的“广义连接单元法”等无网格数值模拟方法为核心，结合融合物理信息的图结构代理模型PINN-GCEM，实现高效模拟与智能决策。全流程调控的应用价值通过数字孪生系统对油气藏开发全流程进行智能调控，可有效推动油气开发从“经验驱动”向“数据与机理双驱动”转型，助力油田提质增效。机器学习在历史拟合与动态预测中的应用

01代理模型加速历史拟合构建融合物理信息的图结构代理模型如PINN-GCEM，实现秒级快速模拟与参数反演，在渤海SZ36-1等油田应用中拟合符合率超过92%，运算速度较传统模型提升1-2个数量级。

02深度学习优化历史拟合效率利用纯数据驱动模型、算子学习模型等深度学习模型辅助油藏数值模拟，通过学习大量历史数据中的规律，减少传统历史拟合的迭代次数和计算成本，提升复杂油藏模型的拟合精度。

03动态预测的智能化实现基于机器学习算法对油藏动态参数进行实时分析和预测，结合油藏开发动态数据，能够更准确地预测油藏产量、压力等关键指标，为油气田开发方案调整和生产优化提供及时可靠的决策支持。实时监测与动态调整技术体系01多源实时数据采集与融合整合微地震监测、光纤传感、智能传感器等多源数据，构建油藏动态监测网络，实现对压力、流量、温度等关键参数的实时采集与融合分析，为动态调整提供数据基础。02秒级快速模拟与参数反演采用融合物理信息的图结构代理模型PINN-GCEM等技术，实现秒级快速模拟与参数反演，在渤海SZ36-1等油田应用中拟合符合率超过92%，运算速度较传统模型提升1-2个数量级。03智能决策与动态调整机制基于实时监测数据和快速模拟结果，构建注采参数优化、井网布局、压裂缝网控制等智能决策方法，形成“数据采集-模拟分析-方案优化-动态调整”的闭环体系，推动开发从“经验驱动”向“数据与机理双驱动”转型。04数字孪生系统构建与全流程调控加快构建“无网格建模数值模拟一体化平台”，推动油气藏数字孪生系统建设，实现从地下油藏到地面生产设施的全流程智能调控，提升开发效率与决策精度。国产化技术成果与应用实践04专利基本信息中国石化（600028）于2026年1月23日获得发明专利授权，专利名为“一种缝洞型油藏数值模拟方法及系统”，专利申请号为CN202110524141.3。核心技术方法该方法包括整合模拟分区为目标区域、网格剖分得到计算任务、选定并行计算方案（分布式、共享内存式或混合式）、划分并并行执行子任务（采用全隐式等方法求解非线性方程，调用第三方线性方程求解库及预条件方法求解线性方程），最终分布式输出模拟结果。技术优势与目标根据专利摘要，该发明能够实现对缝洞型油藏的大规模精细模拟，为缝洞型这一复杂油藏的高效开发提供了有力的技术支撑。中国石化缝洞型油藏数值模拟专利解析长江大学“海潮Osim”平台国产化突破

核心技术：“广义连接单元法”创新针对传统网格局限，长江大学团队自主研发“广义连接单元法”这一无网格数值模拟方法，在复杂裂缝系统和边界条件下表现优异，实现计算精度与效率大幅提升。

平台定位：中海油首款海上水驱砂岩油藏数值模拟平台“广义连接单元法”已成功集成到中海油首款海上水驱砂岩油藏数值模拟平台——“海潮Osim”，实现了油藏数值模拟国产化替代的重要突破。

性能提升：计算效率较传统方法提升20倍以上“海潮Osim”平台计算效率较传统方法提升20倍以上，为我国油气开发自主可控提供了关键技术支撑，有效推动行业从依赖进口软件向国产化转变。国产化软件替代进口现状与研发投入进口软件依赖与国产突破当前油藏数值模拟软件90%以上依赖进口，长江大学团队自主研发的“广义连接单元法”突破传统网格局限，已成功集成到中海油“海潮Osim”平台，计算效率较传统方法提升20倍以上，实现了国产化替代的重要突破。企业研发投入持续增长中国石化2025上半年研发投入61.86亿元，同比增3.05%；今年以来新获得专利授权406个，较去年同期增加144.58%，为技术创新提供坚实支撑。高校科研团队攻关成果长江大学智能油藏开发研究所2025年获批国家自然科学基金项目3项、国家科技重大专项课题9项，发表高水平论文32篇，在智能优化算法、无网格模拟等领域形成系列自主创新成果。2025年专利增长数据与技术创新团队

中国石化2025年专利授权量及同比增幅2025年以来，中国石化新获得专利授权406个，较去年同期增加了144.58%。

中国石化2025上半年研发投入结合公司2025年中报财务数据，2025上半年公司在研发方面投入了61.86亿元，同比增3.05%。

中国石化专利信息总量通过天眼查大数据分析，中国石油化工股份有限公司拥有专利信息90852条。

智能油藏开发与优化技术研究团队荣誉智能油藏开发与优化技术研究团队荣获2025年度“湖北青年五四奖章集体”称号。长江大学与中海油：无网格模拟技术的国产化突破长江大学赵辉团队研发的“广义连接单元法”突破传统网格局限，成功集成到中海油“海潮Osim”平台，计算效率较传统方法提升20倍以上，实现了油藏数值模拟国产化替代的重要突破。产学研用协同：智能优化技术的油田应用实践长江大学团队构建的融合物理信息的图结构代理模型PINN-GCEM，在渤海SZ36-1等油田应用中拟合符合率超92%，运算速度较传统模型提升1-2个数量级，推动油气开发从“经验驱动”向“数据与机理双驱动”转型。中国石化：研发投入与专利成果的转化成效中国石化2025上半年研发投入61.86亿元，同比增3.05%，今年以来新获得专利授权406个，较去年同期增加144.58%，其“一种缝洞型油藏数值模拟方法及系统”专利实现了对缝洞型油藏的大规模精细模拟。高校与企业协同创新模式案例行业应用案例与效益分析05塔河缝洞型油藏模拟实践效果

缝洞型油藏模拟技术突破塔河缝洞型油藏数值模拟面临储层空间变化尺度大、介质复杂的世界级难题。通过创新模拟方法，突破了基于多孔介质理论的传统碎屑岩油藏模拟技术局限，实现了对缝洞型油藏的有效模拟。

工业化技术应用成果近十多年来，缝洞型油藏数值模拟技术在塔河油藏取得巨大发展，形成了工业化技术应用，为塔河缝洞型油藏的勘探开发提供了有力的技术支撑，推动了相关理论与技术方法的进步。渤海SZ36-1油田智能开发优化案例01智能模型应用：PINN-GCEM图结构代理模型长江大学团队构建融合物理信息的图结构代理模型PINN-GCEM，在渤海SZ36-1油田实现秒级快速模拟与参数反演，拟合符合率超过92%，运算速度较传统模型提升1-2个数量级。02开发优化成效：储量与成本双改善应用注采参数优化、井网布局等智能决策方法，推动该油田从"经验驱动"向"数据与机理双驱动"转型，可采储量提升5%，开发成本降低10%-30%，经济效益显著。03技术突破：助力国产化替代进程相关智能化技术成果为破解油藏数值模拟软件90%以上依赖进口的行业痛点提供支持，与"海潮Osim"等国产化平台共同推动我国油气开发自主可控能力提升。可采储量提升与开发成本降低数据

智能化技术应用提升可采储量据行业数据显示，智能优化技术的应用可使油气田可采储量提升5%，为油气资源的高效开发提供了关键技术保障。

智能化技术助力开发成本显著降低相关智能化技术在实际应用中，能够有效降低油气田开发成本10%-30%，经济效益与社会效益显著。

国产数值模拟方法实现效率突破长江大学团队研发的“广义连接单元法”集成到中海油“海潮Osim”平台，计算效率较传统方法提升20倍以上，间接推动成本降低。

快速模拟技术提升开发决策效率融合物理信息的图结构代理模型PINN-GCEM实现秒级快速模拟与参数反演，运算速度较传统模型提升1-2个数量级，助力开发方案优化以降低成本。未来趋势与发展展望06量子计算与多尺度模拟技术探索

量子计算加速油藏模拟的理论基础量子计算凭借其量子叠加和纠缠特性，为解决油藏模拟中大规模复杂方程组提