（通讯员 唐永建）2025年4月24日下午2点，《油藏数值模拟研究进展》的主题讲座圆满结束，长江大学地球科学学院副院长江山副教授亲临讲授。

首先江山副教授为我们介绍了数值模拟研究背景与意义。基于渗流力学和多学科知识，通过数学模型预测油藏动态和剩余油分布，优化开发方案、提高采收率（如大庆油田聚驱采收率提升15%）。应用场景：常规/非常规油气藏开发（页岩气、致密油）、CO₂封存（如挪威Sleipner项目）、老油田二次开发。行业趋势：从静态建模转向动态实时模拟，结合高性能计算（GPU、云计算）提升效率。

接下来为我们讲解了数学模型研究进展。经典模型分为黑油模型、组分模型、热采模型。黑油模型：适用于常规油藏两相流动，计算高效。组分模型：精细模拟多组分流体相行为（如稠油热采）。热采模型：耦合热力学与化学反应（如SAGD技术优化新疆油田开发）。

之后介绍了数值模拟求解方法进展。数值算法有自适应隐式（AIM）算法，高效线性求解器（AMG、GMRES）。网格技术：非结构化网格，动态网格加密（LGR）。

在之后介绍了主流软件及特点。CMG：支持多物理场耦合（黑油、组分、热采模型），适用于非常规资源开发。ECLIPSE与Petrel无缝集成，数据兼容性强，覆盖全流程开发。TNavigator：开放式Python API支持定制化，兼容主流数据格式。

然后介绍了经典案例与挑战案例1断控凝析气藏开采：组分模型+注气吞吐优化（顺北4号断裂带累产油拟合精度98.72%）。案例2海上压驱技术：耦合地应力与裂缝扩展模型（涠洲12-2油田产液能力提升4.3倍）。案例3单砂体剩余油分析：高104-5区块精细表征，指导剩余油挖潜。挑战：效率与精度平衡：大规模模型计算资源需求高。多尺度/多场耦合稳定性：碳酸盐岩油藏模拟易出现数值震荡。

还介绍了数值模拟软件未来方向与建议。1、技术趋势方面，量子计算：突破超大规模模拟瓶颈。数字孪生：实现油藏实时管理与优化。AI驱动：全流程自动化（参数反演速度提升5倍）。研究方向：开发轻量化嵌入式工具（如移动端模拟）。加强不确定性量化（UQ）研究（贝叶斯方法优化决策）。

历经一个多小时的讲座顺利结束了，同学们都受益匪浅，江山副教授告诉我们：油藏数值模拟正通过算法-硬件-数据协同和跨学科融合（AI、高性能计算）快速发展，未来将更高效、智能，助力油气行业应对复杂开发挑战与碳中和目标。而要实现这个目标，还是要靠我们大家一起努力。