数值模拟收敛性问题
收敛与加快计算
上周收到的问题大多数是关于如何解决模型收敛性问题以及如何加快模型的计算。
收敛性问题可以说是所有从事数模工作的人员都会面临的问题，本文将以ECLIPSE软件为例从两方面介绍收敛性问题。
第一方面介绍数值模拟计算与收敛有关的一些概念。
第二部分介绍如何通过修改模型数据来加速计算，解决收敛性问题。
一：数模计算的收敛性：在了解收敛性之前，应该首先了解几个基本概念：1。
报告步：一个数模作业包括多个报告步，报告步是用户设置要求多长时间输出运行报告，比如可以每个月，每季度或每年输出运行报告，运行报告包括产量报告和动态场（重启）报告。
在ECLIPSE软件中，报告步是通过DA TES和TSTEP关键字来设置的。
2。
时间步：一个报告步包括多个时间步，时间步是软件自动设置（VIP需要用户设置）即通过多个时间步的计算来达到下一个报告步，以ECLIPSE为例，假如报告步为一个月，在缺省条件下，ECLISPE第一个时间步取一天，然后以三倍增加，即第二个时间步取三天，然后取九天，下一个时间步是17天来达到30天的报告步，然后会以每30天的时间步来计算。
时间步可以通过TUNING关键字来修改。
3。
非线形迭代：一个时间步包括多次非线形迭代。
在缺省情况下，ECLIPSE如果通过12次的非线形迭代没有收敛，ECLIPSE将对时间步减小10倍。
比如下一个时间步应该是30天，如果通过12次的迭代计算不能达到收敛，ECLIPSE将把时间步缩短为3天。
下一个时间步将以1.25倍增长，即3.75天，4.68天，。
如果在计算过程中经常发生时间步的截断，计算将很慢。
4。
线形迭代：一个非线形迭代包括多次线形迭代。
线形迭代是解矩阵。
在ECLIPSE输出报告PRT文件中可以找到时间步，迭代次数的信息，STEP 10 TIME= 100.00 DAYS ( +10.0 DAYS REPT 5 ITS) (1-FEB-2008)“STEP 10” : 说明这是第10个时间步。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法随着数值模拟在科学研究和工程应用中的广泛应用，对模拟结果的收敛性要求也越来越高。
数值模拟的收敛性是指模拟结果随着模拟过程的进行逐渐趋近于真实结果的性质。
而数值模拟的结果受到多种因素的影响，如初始条件、边界条件、模拟方法等。
本文将从数值模拟的角度出发，讨论数值模拟收敛性调整的方法。
在数值模拟中，通常采用离散化的方法将连续的物理过程转化为离散的计算过程。
这样做的目的是为了简化模拟计算，并便于使用计算机进行求解。
但是离散化过程会引入误差，从而导致模拟结果与真实结果之间存在差异。
调整数值模拟的收敛性就成为了提高模拟结果精度的重要手段之一。
在数值模拟中，通常采用的方法是调整模拟参数。
模拟参数包括网格尺寸、时间步长、模拟方法等。
下面将分别对这些参数进行讨论。
首先是网格尺寸。
网格尺寸是指离散化过程中将物理空间划分为离散的网格单元的尺寸。
网格尺寸越小，离散化的精度就越高，模拟结果的精度也会提高。
在调整数值模拟的收敛性时，可以尝试减小网格尺寸。
但是网格尺寸过小会导致计算量增大，从而增加计算时间和计算资源的消耗。
在实际应用中需要根据模拟目的和计算资源的限制来选择合适的网格尺寸。
最后是模拟方法。
模拟方法是指数值模拟的具体计算方法，如有限差分法、有限元法等。
不同的模拟方法对收敛性的影响有所不同。
在调整数值模拟的收敛性时，可以尝试使用更加精确的模拟方法。
从低阶方法向高阶方法过渡，或者采用更加适合具体模拟问题的方法。
但是高阶方法通常计算量较大，不适合大规模计算。
在实际应用中需要考虑计算资源的限制来选择合适的模拟方法。
除了上述三个方面的参数调整外，还可以采用其他一些方法来调整数值模拟的收敛性。
可以加入人工耗散项或者人工粘性项来减小数值模拟中的振荡现象，从而改善模拟结果的收敛性。
还可以采用多网格方法或者自适应网格方法来提高模拟结果的精度。
这些方法在具体应用中有一定的局限性，需要根据具体情况进行选择。
数值模拟收敛性调整是提高模拟结果精度的重要手段之一。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟收敛性调整方法是指在进行数值模拟时，通过调整模拟参数或算法，使得模拟结果能够更接近真实情况，并且更加稳定和可靠。
本文从数值模拟的基本原理出发，浅议几种常见的数值模拟收敛性调整方法。
要保证数值模拟的收敛性，就需要确保模拟结果能够逼近所要模拟的真实情况。
在模拟过程中，一般通过将计算区域划分为离散的网格或单元来进行计算，计算区域越精细，模拟结果越准确。
调整网格尺寸是一种常见的调整收敛性的方法。
通过减小网格尺寸，可以提高模拟的精度，但也会增加计算量和计算时间。
在选择网格尺寸时需要综合考虑模拟效果和计算效率。
数值模拟中常用的算法也会对模拟的收敛性产生影响。
一种常见的数值模拟算法是迭代算法，例如迭代求解偏微分方程的有限差分方法。
在迭代算法中，需要选择合适的迭代次数，以保证模拟结果能够收敛到准确解。
迭代次数过少会导致模拟结果与真实情况相差较大，而迭代次数过多则会增加计算时间。
合理选择迭代次数是调整收敛性的关键。
数值模拟中的边界条件也是调整收敛性的重要因素。
边界条件是指模拟区域边界上的物理量的数学描述。
正确选择和设置边界条件可以确保模拟结果与实际情况相吻合。
在热传导模拟中，常用的边界条件有热流量边界条件和温度边界条件。
对于热流量边界条件，需要根据实际情况来确定边界上的热流量值；对于温度边界条件，可以根据实际情况来确定边界上的温度值，或者设定一定时间内温度的变化规律。
正确选择和设置边界条件可以提高模拟结果的准确性和可靠性。
数值模拟中的物理参数也是调整收敛性的重要因素。
物理参数是指参与数值模拟的物理量的数值，例如材料的热导率、密度等。
不同材料具有不同的物理参数，正确设置物理参数可以确保模拟结果与真实情况相符。
在实际模拟中，通常会根据已知的实验数据或理论计算结果来确定物理参数的数值。
如果物理参数的数值不准确或者选择不当，就会导致模拟结果与真实情况相差较大。
合理选择和设置物理参数也是调整收敛性的关键。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟是一种利用计算机模拟实验过程的方法，可以在一定程度上替代实际实验，并得到相应的结果。
在进行数值模拟时，为了确保模拟结果的准确性和可靠性，需要进行一系列的收敛性调整方法。
为了确保数值模拟的收敛性，需要选择合适的网格分辨率。
网格分辨率过大或过小都会导致收敛性问题。
如果网格分辨率过大，可能会导致模拟结果的精度不足，无法捕捉到系统的细节信息；如果网格分辨率过小，计算量会变得很大，导致模拟时间过长。
需要通过一定的网格细化与剖分方法，选择适当的网格分辨率，以保证模拟结果的收敛性。
还需要选择合适的数值格式和数值格式参数。
数值格式是指在数值计算中采用的数学方法，比如有限差分法、有限元法等。
在选择数值格式时，需要考虑到模拟问题的特点和要求。
数值格式参数的选择也十分重要。
数值格式参数包括时间步长、空间步长等，它们决定了数值计算的精度和稳定性。
通过适当调整数值格式参数，可以提高模拟结果的收敛性。
还需要进行模拟结果的误差估计与控制。
误差是指数值模拟结果与真实结果之间的差异。
在进行数值模拟时，很难得到真实结果，因此需要通过一系列的误差估计方法来估计模拟结果的误差。
常见的误差估计方法有检查数值格式与解析解的差异、比较不同网格分辨率下的模拟结果等。
通过对误差进行估计，可以了解数值模拟结果的可信程度，并采取相应的控制方法，从而提高收敛性。
还需要进行数值模拟结果的后处理与分析。
数值模拟的结果往往是一个数据集，需要通过一定的后处理和分析方法来获取有效的信息。
常见的后处理与分析方法包括数据可视化、统计分析等。
通过对模拟结果的后处理与分析，可以了解模拟过程中的问题和不确定性，进而进行相应的调整和改进，提高数值模拟的收敛性。
数值模拟的收敛性调整方法是确保模拟结果准确性和可靠性的重要手段。
通过选择合适的网格分辨率、数值格式和数值格式参数，进行误差估计与控制，以及后处理与分析，可以提高数值模拟的收敛性，从而得到准确可靠的模拟结果。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法
数值模拟是一种基于计算机模拟重建实际问题的方法，它依赖于各种物理、数学和计
算机科学的知识，可以模拟各种自然现象，如天气、气候、流体流动、分子运动等。
一个数值模拟的结果的精度和可靠性取决于收敛性和数值稳定性。
收敛性是指随着计
划的计算点数的增加，计算结果逐渐逼近真实解的过程，也就是说，输出值的误差随着计
算量增加而变小。
数值稳定性是指计算方法的一种精确性，即计算不会因细小的变化而出
现剧烈波动。
在实际应用中，当我们选择计算方法时，本着使误差最小的原则，通常都会选择数值
模拟计算方法。
然而，数值模拟过程中有时会出现不收敛的问题。
不收敛的原因是多种多
样的，可能是由于步长过大，也可能是由于材料参数不精确，或者是由于计算方法的振荡等。
这时，我们可以通过一些方法来调整数值模拟的收敛性，使模拟结果趋于稳定和可靠。
首先，可以尝试调整计算步长，通常情况下，步长太大或太小都会导致计算不收敛。
其次，我们可以调整选择的材料参数，较为精准的材料参数能够使计算值更加接近真实值，从而
增加收敛性。
同时，我们还可以尝试对计算方法进行调整，探究计算方法的振荡机制，避
免方法出现不收敛的情况。
最后，调整数值模拟的收敛性是一个以经验为基础的过程，需要结合实际情况采取相
应的调整措施，提高计算的精度和稳定性。
这里建议，计算数值模拟能力较差的同学，尽
量寻求专业人士指导，减少计算出现不收敛的情况。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟是一种通过计算机程序模拟真实世界中的物理现象或过程的方法。
在进行数值模拟时，我们经常会遇到收敛性问题，即模拟结果与真实结果之间存在一定的误差。
为了提高模拟结果的准确性和可靠性，我们需要采取一些方法来调整收敛性。
收敛性调整方法主要分为以下几种：网格细化、时间步长调整、算法改进以及模型简化等。
网格细化是一种常用的收敛性调整方法。
在数值模拟中，物理过程通常是在离散网格上进行的，网格越细，模拟结果与真实结果之间的误差就越小。
通过不断加密网格，即进行网格细化，可以提高模拟结果的收敛性。
网格细化的原理是将原始网格划分为更小的子网格，然后在子网格上进行计算。
由于子网格比原始网格更细，所以计算结果更精确，收敛性更好。
网格细化的计算量较大，因此在实际应用中需要权衡计算效率和模拟结果的精确性。
时间步长调整是另一种常用的收敛性调整方法。
在数值模拟中，计算时间通常是离散化的，即将时间轴划分为多个时间步长。
时间步长越小，模拟结果的收敛性越好。
通过减小时间步长，可以提高模拟结果的准确性和可靠性。
时间步长的减小会增加计算量，所以需要权衡计算效率和模拟结果的精确性。
算法改进是另一种常用的收敛性调整方法。
在数值模拟中，我们通常采用一些数值算法来模拟物理过程。
不同的算法对收敛性的要求不同，有些算法可能具有较好的收敛性，而有些算法可能具有较差的收敛性。
通过改进数值算法，可以提高模拟结果的收敛性。
算法改进的原理是对原始算法进行优化，使之更加符合物理过程的特点，从而提高收敛性。
算法改进可以是对求解方法的改进，也可以是对边界条件或初始条件的改进等。
模型简化是另一种常用的收敛性调整方法。
在数值模拟中，模拟的物理过程通常是非常复杂的，包含很多细节和难以描述的因素。
为了提高模拟结果的收敛性，我们可以对模型进行简化。
模型简化的原理是将原始模型中的一些复杂因素或细节去除或略去，以简化模型的计算，从而提高收敛性。
模型简化可以是对物理方程的简化，也可以是对边界条件或初始条件的简化等。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟是一种通过计算方法模拟实际物理系统的行为的方法，广泛应用于科学研究和工程设计中。
在进行数值模拟时，我们通常会遇到计算结果不收敛的问题，即模拟结果与实际观测值或理论预期值存在较大的差异。
为了解决这个问题，需要采取一些方法来调整模拟参数，使得模拟结果能够更加接近真实情况。
本文将就数值模拟收敛性调整方法进行浅议。
我们需要明确什么是数值模拟的收敛性。
数值模拟的收敛性是指在进行数值计算时，随着计算步数的增加，模拟结果逐渐趋向于真实结果或理论预期结果的性质。
如果模拟结果不收敛，也就意味着计算结果无法准确预测实际情况。
提高数值模拟的收敛性是十分重要的。
为了调整数值模拟的收敛性，我们可以采取以下几种方法：可以尝试调整时间步长。
在数值模拟中，时间步长是指每个计算步骤中所仿真时间的长度。
较小的时间步长可以提高数值模拟的准确度，但也会增加计算的复杂度和耗时。
我们可以根据模拟对象的特性和可接受的误差范围来选择合适的时间步长。
一般来说，当模拟结果不收敛时，可以尝试缩小时间步长，从而提高模拟的收敛性。
可以调整空间离散化的精度。
在进行数值模拟时，通常需要将连续的物理场变量离散化为离散的数据点。
离散化的精度越高，模拟结果越接近连续情况。
在模拟结果不收敛时，可以尝试增加空间离散化的精度，以提高模拟的准确度和收敛性。
还可以采用迭代方法来调整模拟的收敛性。
迭代方法是指通过多次迭代计算来逐步逼近准确结果的方法。
在数值模拟中，我们可以通过增加迭代次数来提高模拟的收敛性。
迭代次数越多，模拟结果越接近真实值。
当模拟结果不收敛时，可以适当增加迭代次数，以提高模拟的准确性。
还可以采用自适应网格方法来调整模拟的收敛性。
自适应网格方法是一种根据计算结果自动调整网格大小和精度的方法。
通过自适应网格方法，在计算结果不收敛时，可以根据误差分布情况自动调整网格，从而提高模拟的准确性和收敛性。
针对数值模拟的收敛性调整问题，我们可以从调整时间步长、调整空间离散化的精度、增加迭代次数和采用自适应网格方法等方面进行调整。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法
在数值模拟中，我们常常需要对模拟的结果进行收敛性调整，以确保模拟结果的准确性和可靠性。
这篇文章将讨论一些常见的数值模拟收敛性调整方法，以及它们的优缺点。
我们来看一种最常用的方法：减小时间步长。
通过减小时间步长，我们可以提高模拟的时间分辨率，从而获得更精确的模拟结果。
这种方法的好处是简单易行，而且能够适用于各种数值模拟方法。
时间步长的减小也会增加计算量和模拟的运行时间。
除了减小时间步长，我们还可以通过增加空间分辨率来提高模拟的收敛性。
通过增加空间分辨率，我们可以更准确地描述模拟领域内的细节和变化。
这种方法的好处是可以提高模拟结果的精度和可靠性，尤其对于处理复杂问题的数值模拟来说效果更好。
增加空间分辨率也会增加计算量和内存需求，需要更强大的计算资源。
除了上述方法，我们还可以采用多重网格方法来提高模拟的收敛性。
多重网格方法通过在不同的网格中进行模拟，并将模拟结果进行插值和平滑处理，从而提高模拟的收敛性和精度。
这种方法的好处是能够在不增加计算量和内存需求的情况下提高模拟的准确性和可靠性。
多重网格方法的实现相对较为复杂，需要对模拟问题有较深入的理解。
数值模拟收敛性调整方法有很多种，每种方法都有其优缺点。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的方法。
有时候，我们可能需要结合多种方法来同时提高模拟的收敛性和精度。
在进行数值模拟时，我们还应该注意选取合适的参数和初始条件，以及进行模拟结果的后处理和分析，以确保最终得到的模拟结果是准确可靠的。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟方法是一种通过数值计算来模拟物理现象的方法。
在数值模拟过程中，我们经常会遇到收敛性调整的问题。
收敛性是指模拟结果逐渐接近实际结果的趋势。
在模拟过程中，我们需要不断调整参数以确保模拟结果的收敛性。
本文将从几个方面对数值模拟收敛性调整方法进行浅议。
调整时间步长。
时间步长是数值模拟中的一个重要参数，它决定了模拟的时间分辨率。
时间步长过大会导致模拟结果不准确，时间步长过小会增加计算成本。
我们需要根据模拟的物理过程和计算资源的条件来调整时间步长。
一般来说，可以通过观察模拟结果随时间的变化趋势来判断时间步长是否适当。
如果模拟结果在每个时间步长内变化较大，说明时间步长过大；如果模拟结果在每个时间步长内变化较小，说明时间步长过小。
通过调整时间步长，我们可以获得更准确的模拟结果。
使用迭代收敛算法。
迭代收敛算法是一种通过迭代计算来逼近真实值的方法。
在数值模拟中，我们可以使用迭代收敛算法来调整模拟的参数，以使模拟结果逐渐接近实际结果。
常见的迭代收敛算法包括Jacobi迭代算法、Gauss-Seidel迭代算法和SOR迭代算法等。
这些算法通过不断更新参数的值，使得模拟结果在每次迭代后逐渐接近真实值。
通过使用迭代收敛算法，我们可以获得更准确的模拟结果。
进行模拟结果验证。
模拟结果验证是确保模拟结果准确性的关键步骤。
在模拟过程中，我们需要通过与实际观测数据进行比较来验证模拟结果的准确性。
如果模拟结果与实际观测数据一致，说明模拟结果准确；如果模拟结果与实际观测数据不一致，需要重新调整模拟参数，直到模拟结果与实际观测数据一致为止。
通过进行模拟结果验证，我们可以确保模拟结果的准确性。
数值模拟收敛性调整方法是确保模拟结果准确性的关键步骤。
通过调整时间步长、空间网格和使用迭代收敛算法，我们可以获得更准确的模拟结果。
通过进行模拟结果验证，我们可以确保模拟结果的准确性。
在实际应用中，我们需要根据具体问题和计算资源的条件来选择合适的收敛性调整方法，以获得准确的模拟结果。
Eclipse数值模拟软件问答
Eclipse数值模拟软件问答（初级）1. ECLIPSE输出结果文件是哪些？.GRID或.FGRID: 网格文件.EGRID: 网格文件，与GRID格式不同，文件要小的多。
（用关键字GRIDFILE来控制输出类型）.INIT或.FINIT: 属性文件。
（用关键字INIT来控制输出）.PRT: 报告输出。
文件很大，模型处理及计算结果详细报告。
（RPTGRID，RPTPROP，RPTSOL，RPTSCHED 控制输出）.LOG: 后台作业时的输出报告，文件比PRT要小很多。
可用于错误检查。
.DBG: Debug文件，一般不用。
可用于检查ECLIPSE如何处理输入参数。
.SAVE: 用于快速重启。
（用关键字SAVE来控制输出）.RFT：RFT计算结果。
（用关键字WRFTPLT来控制输出).FLUX: 流动边界。
(用关键字DUMPFLUX来控制输出).Snnnn或.UNSMRY: 图形文件输出（在SUMMARY部分定义）.Xnnnn或.UNRST: 重启文件输出（用RPTRST，RPTSOL或RPTSCHED来控制输出）2. ECLIPSE输出文件都有什么格式？格式化输出：可读文件，文件大。
（用关键字FMTOUT来控制）非格式化输出：不可读文件，文件小。
多输出文件：每一时间步一个输出文件。
单文件输出：所有时间步输出到一个文件。
（用关键字UNIFOUT来控制)ECLIPSE缺省输出：非格式化，多文件输出。
3. ECLIPSE数据文件分几部分，各部分定义什么数据类型？ECLIPSE数据类型分八部分，各部分内的关键字除几个个别的外不能混用。
RUNSPEC: 定义模型维数以及模型基本类型，包括模型网格维数，最大井数，井组数，流体类型，输出类型控制等。
GRID: 定义模型网格和属性，包括顶部深度，厚度，孔隙度，渗透率，净毛比，一般由前处理软件Flogrid或Petrel输出。
EDIT: 编辑孔隙体积，传导率。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟是一种在计算机上通过数值方法模拟实际问题的方法，常用于科学计算、工程设计和决策支持等领域。
而收敛性是数值模拟方法的一个重要指标，它反映了数值计算结果与真实值之间的差异程度。
如何调整数值模拟方法的收敛性具有重要的理论和实际意义。
数值模拟方法的收敛性调整主要包括改进数值方法、优化模型参数和增加计算精度等方面。
改进数值方法是最直接有效的手段之一。
常用的数值方法有有限差分法、有限元法、有限体积法等。
这些方法的收敛性可以通过提高离散点的数量和精度来改善。
在有限差分法中，可以增加网格划分的密度和精度以提高收敛性。
在有限元法中，可以采用更高阶的插值函数和基函数来改进数值解的精度。
还可以考虑使用更高阶的数值格式，如四阶格式和五阶格式，以提高数值方法的精度和收敛性。
优化模型参数也是调整数值模拟方法收敛性的重要手段之一。
模型参数的优化可以通过观测数据的拟合和误差分析来进行。
常用的优化方法包括最小二乘法、最大似然估计法和贝叶斯优化法等。
通过优化模型参数，可以提高数值模拟方法与实际问题之间的匹配程度，从而提高收敛性。
增加计算精度也可以改善数值模拟方法的收敛性。
计算机的计算精度是有限的，因此在进行数值模拟时会引入截断误差。
为了减小截断误差的影响，可以采用更高精度的计算方法和算法。
在计算导数时可以使用更高阶的差分格式，如五点差分格式和七点差分格式，以提高计算精度和收敛性。
数值模拟方法的收敛性调整是一个复杂而重要的问题。
通过改进数值方法、优化模型参数和增加计算精度等手段，可以提高数值模拟方法的收敛性，从而得到更准确和可靠的数值计算结果。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟是一种通过计算机进行模拟和分析的方法，广泛应用于工程、科学、金融等领域。
在进行数值模拟时，经常会遇到收敛性调整的问题，即模拟结果无法收敛或者收敛速度太慢。
本文将从数值模拟收敛性的影响因素和调整方法两方面进行浅议，希望能够对相关领域的研究工作者提供一些参考和帮助。
一、数值模拟收敛性的影响因素1.1 网格精度网格精度是影响数值模拟收敛性的重要因素之一。
在进行数值模拟时，常常需要将模拟区域离散化为有限的网格，然后在网格上进行计算。
网格精度的高低会直接影响到模拟结果的精度，因此对于需要高精度模拟结果的问题，通常需要增加网格的精度。
1.2 时间步长在进行时间相关的数值模拟时，时间步长也是影响收敛性的一个关键因素。
时间步长过大会导致模拟不稳定，时间步长过小则会导致计算成本增加。
选择合适的时间步长对于模拟的收敛性至关重要。
1.3 物理参数模拟过程中所使用的物理参数也会对收敛性产生影响。
物理参数的选择不合理可能导致模拟结果不符合实际情况，从而影响到收敛性。
1.4 初始条件和边界条件初始条件和边界条件的选择也会直接影响到数值模拟的收敛性。
合适的初始条件和边界条件可以使模拟过程更快地收敛，否则可能会导致模拟结果发散或者收敛速度过慢。
2.1 网格精度调整对于网格精度影响收敛性的问题，通常可以通过增加网格的精度来提高模拟结果的精度和收敛速度。
网格精度的增加也意味着计算量的增加，需要在精度和计算成本之间进行权衡。
2.2 时间步长调整对于时间步长过大或者过小的问题，可以通过逐步减小时间步长的方式来调整。
通过观察模拟结果的变化，逐步缩小时间步长，直到模拟结果趋于稳定为止。
数值模拟的收敛性是影响模拟结果精度和计算效率的重要因素。
合理对收敛性进行调整可以提高模拟结果的精度和稳定性，从而更好地服务于相关领域的研究和应用。
希望本文提供的方法和思路能够对广大研究工作者提供一些帮助和启发。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法随着计算机技术和数值分析方法的不断提高和发展，数值模拟在科学计算和工程设计领域中的应用越来越广泛。
但是，由于数值模拟计算误差不可避免，因此需要对数值模拟的收敛性进行调整，以确保计算结果的准确性和可靠性。
数值模拟的收敛性通常指的是计算结果与精确解之间的误差逐渐趋于零的速度。
在进行数值模拟计算时，一般会先选择一个初始的网格分布，在该网格上进行数值计算并得到一个数值解，然后通过逐步细化网格的方式来提高数值解的精度和准确性。
然而，当网格分布过于粗糙或者解本身存在奇点时，数值模拟计算误差会非常大，导致数值解与精确解的差距很大。
为了提高数值模拟的收敛性，需要采用一些方法来调整计算参数，使得数值解趋于精确解的速度更快。
1. 手动网格细化方法：在数值模拟计算中，手动细化网格是一种很常见的调整方法。
通过手动调整网格尺寸和分布，在奇点处添加更多的网格点以提高数值解的精度。
手动调整网格需要一定的经验和技巧，但是可以有效提高数值解的精度和收敛速度。
2. 适应性网格方法：适应性网格方法是一种自适应的调整方法，可以根据计算结果自动调整网格分布。
适应性网格方法可以在奇点处自动添加更多的网格点，同时在较为平缓的区域减少网格点数量，从而提高计算效率和精度。
3. 数值格式切换方法：数值格式切换方法可以在不同的网格精度之间自动调整，以提高数值解的收敛性。
例如，在较大的网格上使用低阶的数值格式，在较小的网格上使用高阶的数值格式，可以在不同网格分辨率下保持数值解的收敛性。
4. 减少计算阶段误差：在数值计算中，存在多种误差，如截断误差、离散化误差、舍入误差等。
可以通过调整计算参数，比如减小时间步长和空间步长，来减少这些误差的影响，从而提高数值解的精度和收敛速度。
综上所述，数值模拟的收敛性调整方法非常丰富，需要根据具体应用进行选择和调整。
通过合理的数值模拟收敛性调整方法，可以有效提高数值解的精度和可靠性，为科学计算和工程设计提供更加准确和可靠的计算结果。
数值模拟方法在科学计算中的精度和收敛性评估
数值模拟方法在科学计算中的精度和收敛性评估在科学计算领域中，数值模拟方法是一种重要的工具，用于解决各种实际问题。
但是，由于现实世界中的许多问题都非常复杂，往往难以用解析方法求解，这就需要利用数值模拟方法去近似求解。
而数值模拟方法的精度和收敛性评估则是保证数值模拟结果可靠性和可信性的重要手段。
首先，我们来讨论数值模拟方法的精度评估。
在数值模拟中，我们往往采用离散化的方法将连续的问题转化为离散的问题，通过网格等将问题进行离散化处理。
然后，采用数值方法对离散化后的问题进行求解。
精度评估的目的是衡量数值方法求解结果与真实解之间的差距，即离散误差。
常用的评价指标是数值解与解析解之间的差距。
如果数值解与解析解之间的差距非常小，我们就可以认为数值解具有较高的精度。
在数值模拟中，常用的精度评估方法有两种：验证和验证。
验证是通过分析数值方法的数学性质和误差传播特性来评估数值方法的精度。
验证的基本思路是将数值方法应用于已知解析解的问题中，比较数值解与解析解之间的差距。
如果差距足够小，并且随着离散化步长的减小而进一步减小，那么我们就可以认为数值方法具有较高的精度。
而验证则是通过对实际问题的物理模型进行实验测量，然后将数值方法的计算结果与实验结果进行对比。
验证的思路是将数值模拟方法应用于实际问题中，比较数值结果与实验结果之间的差距。
如果差距足够小，并且随着离散化步长的减小而进一步减小，那么我们就可以认为数值方法具有较高的精度。
另一方面，我们来关注数值模拟方法的收敛性评估。
收敛性评估是指在离散化步长趋于零的情况下，数值方法求解结果逼近真实解的性质。
在数值模拟中，往往通过逐渐减小离散化步长，也就是增加网格的密度，来探究数值方法的收敛性。
如果数值方法在步长足够小时，数值解收敛于真实解，并且收敛速度符合预期，那么我们就可以认为数值方法具有较好的收敛性。
常见的收敛性评估方法有两种：收敛性理论和收敛性试验。
收敛性理论是通过分析数值方法的离散化误差和截断误差，推导数值方法的误差估计和收敛速度。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟是一种常用的科学研究方法，用于模拟和研究复杂系统的行为。
在数值模拟过程中，收敛性是一个重要的考虑因素。
本文将从数值模拟收敛性调整方法的角度，对其进行浅议，探讨如何提高数值模拟的精确性和可靠性。
数值模拟的收敛性指的是计算结果随着网格和时间步长的细化趋于精确解的性质。
数值模拟中的误差主要包括截断误差和舍入误差。
截断误差是由于使用近似数学方法而引入的，而舍入误差是由计算机数值表示和计算过程中的舍入引起的。
为了调整数值模拟的收敛性，我们可以采取以下方法：1. 网格细化：通过增加网格的分辨率，可以减小截断误差，并提高数值模拟的精确性。
网格细化方法包括均匀网格和非均匀网格。
对于均匀网格，可以通过增加网格的数量和细化网格的划分来实现。
对于非均匀网格，则可以根据问题的特点进行选择。
2. 时间步长调整：时间步长的大小会直接影响数值模拟结果的准确性和计算速度。
一般来说，较小的时间步长可以提高数值模拟的精确性，但会增加计算的时间成本。
需要进行合理的时间步长调整。
常见的时间步长调整方法包括固定步长、自适应步长和多步法等。
自适应步长方法根据模拟结果的精确程度自动调整时间步长，能够更好地平衡计算和准确性要求。
3. 数值方法选择：数值模拟可以采用多种数值方法，如有限差分法、有限元法和谱方法等。
不同的数值方法对模拟精度和计算效率有着不同的影响。
根据研究问题的特点和需求，选择合适的数值方法可以提高数值模拟的收敛性。
4. 边界条件处理：正确处理边界条件是数值模拟中的一个重要问题。
在数值模拟过程中，边界条件的选择和处理会对模拟结果的准确性产生重要影响。
对于不同的边界条件，需要选择合适的数值方法进行处理，以确保模拟结果的收敛性。
数值模拟的收敛性调整方法包括网格细化、时间步长调整、数值方法选择和边界条件处理等。
通过合理地调整这些因素，可以提高数值模拟的精确性和可靠性，使模拟结果更加接近真实情况。
数值模拟的精确性不仅仅受到这些因素的影响，还受到模型的准确性和数据的质量等其他因素的限制。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟是通过离散化模型来模拟现实问题的过程。
而模拟结果的准确性往往与模拟的收敛性密切相关。
收敛性指的是模拟的输出结果逐步接近于实际结果的过程。
在数值模拟中，收敛性的好坏直接影响模拟结果的准确性。
因此，在模拟过程中需要进行收敛性调整，以保证模拟结果的准确性。
本文将就数值模拟的收敛性调整方法进行简要的介绍和分析。
首先，数值模拟的收敛性调整方法可以分为两类：全局调整和局部调整。
全局调整是指通过调整模拟的参数或者算法来达到全局收敛的目的。
在实际应用中，常常采用迭代算法和逐步逼近的形式来实现全局收敛。
在迭代算法中，调整参数的方法包括增大或者减小迭代次数、调整步进大小或者改变求解方程的形式等。
这些方法都能够有效地提升模拟的精度和保证收敛性。
局部调整则是在指定的区域内调整参数或算法来达到局部收敛的目的。
在实际应用中，局部调整方法多用于解决高峰值的问题。
这时，需要根据特定物理规律对模拟参数进行调整。
例如，对于复杂的流体模拟问题，可以对流体网格的等分区域进行局部调整，使得模拟精度更高，提升模拟结果的准确性。
其次，数值模拟的收敛性调整方法中常常会涉及到两个重要参数：步进大小和迭代次数。
步进大小指的是在每一个时间步长内模拟的增量大小，决定了模拟精度。
而迭代次数则是指在每个时间步骤中，模拟需要进行的计算次数。
迭代次数的多少直接决定了模拟的稳定性和收敛速度。
在实际应用中，如果步进大小太大或迭代次数太少，就会导致模拟结果的不准确性，甚至出现无法收敛的情况。
因此，需要对步进大小和迭代次数进行合理调整以确保模拟的收敛性。
在调整步进大小时，需要根据不同的模型和求解算法来选择合适的步进大小。
如果步进大小太大会影响模拟精度，而步进大小太小则会导致模拟时间过长，消耗计算资源。
在调整迭代次数时，要根据具体情况进行。
如果迭代次数太少，模拟结果会偏离实际结果；如果迭代次数太多，则会使得计算时间过长，无法满足实际要求。
FLUENT不收敛的解决方法
FLUENT不收敛的解决方法FLUENT是一种流体力学模拟软件，用于解决复杂的流体动力学问题。
FLUENT的收敛问题是用户在进行模拟计算时经常遇到的一个挑战。
当模拟结果无法收敛时，可能会导致结果不准确甚至无法得出正确的结论。
在以下文章中，我们将讨论FLUENT不收敛的一些常见原因以及解决方法。
一、收敛问题的原因1.初始条件设置不当：FLUENT的初始条件包括速度场、压力场、物体边界条件等。
如果初始条件设置不当，可能会导致模拟结果无法收敛。
2.物体几何模型不合理：FLUENT中的网格是通过物体几何模型生成的。
如果物体几何模型存在问题，比如模型存在重叠、开放表面等，可能会导致收敛问题。
3.数值模拟参数设置不当：FLUENT中有许多数值模拟参数可以设置，比如耦合时间步长、松弛因子等。
如果这些参数设置不当，可能会导致模拟无法收敛。
4.流体问题本身复杂：有些流体问题本身就是非线性、多物理场耦合、流动边界不规则等问题，这会增加模拟的复杂度，导致收敛困难。
二、解决方法1.合理设置初始条件：在进行模拟计算之前，需要先对模型进行预处理，包括设置合理的初始条件。
一种常见的方法是根据物理实验或经验设置初值，然后根据计算结果进行调整。
此外，也可以通过修改边界条件，对模拟结果进行有针对性的改变。
2.检查物体几何模型：在FLUENT中，我们可以使用预处理器来生成网格并加载几何模型。
在加载几何模型之前，需要检查模型是否存在问题，比如重叠、开放表面等。
如果存在问题，需要先解决这些问题，然后再重新进行模拟计算。
3.调整数值模拟参数：FLUENT中的数值模拟参数可以直接影响模拟计算的收敛性。
常见的参数包括耦合时间步长、松弛因子等。
通过对这些参数进行调整，可以改善模拟的收敛性。
一种常见的方法是逐步调整参数，观察模拟结果的变化，然后根据结果进行调整。
4.分区域求解：对于复杂的流体问题，可以将模型分成多个区域进行求解。
通过对每个区域进行单独的求解，然后进行耦合，可以有效地提高模拟的收敛性。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟是一种重要的科学计算方法，用于模拟和预测现实世界的各种复杂现象。
在进行数值模拟时，我们经常会遇到收敛性调整的问题。
收敛性调整是指通过调整数值模拟的参数或算法，使得模拟结果能够逼近真实结果的过程。
本文将浅议数值模拟收敛性调整方法，希望能够为读者提供一些参考和帮助。
一、收敛性调整的意义在进行数值模拟时，我们常常需要选择合适的参数和算法来进行计算，以使得模拟结果能够逼近真实结果。
由于模拟对象的复杂性和计算机资源的限制，我们往往无法直接得到满意的模拟结果。
这时，就需要进行收敛性调整，通过调整模拟参数或改进算法来改善模拟结果的精度和稳定性，使其收敛于真实结果。
二、参数调整方法1. 调整模拟精度：在进行数值模拟时，我们可以通过调整模拟精度来改善模拟结果的精度和稳定性。
一般来说，模拟精度越高，模拟结果越接近真实结果。
高精度的模拟需要更多的计算资源，因此在实际应用中需要权衡计算资源和模拟精度之间的关系。
2. 调整模拟步长：模拟步长是指在模拟过程中每一步所采用的时间或空间间隔。
通过调整模拟步长，我们可以改变模拟结果的精度和稳定性。
一般来说，减小模拟步长可以提高模拟结果的精度，但也会增加计算量。
3. 调整模拟参数：在进行数值模拟时，我们通常需要设置一些模拟参数来控制计算过程。
通过调整模拟参数，我们可以改变模拟结果的精度和稳定性。
对于求解微分方程的数值方法，我们可以通过调整网格尺寸、时间步长和边界条件等参数来改善模拟结果的精度和稳定性。
三、算法改进方法除了调整模拟参数，我们还可以通过改进数值算法来改善模拟结果的精度和稳定性。
常见的算法改进方法包括：1. 使用高阶数值方法：高阶数值方法可以提高模拟结果的精度和稳定性，但也会增加计算量。
在实际应用中需要权衡精度和计算量之间的关系，选择合适的数值方法。
2. 使用自适应网格方法：自适应网格方法可以根据模拟对象的特性动态调整模拟网格，从而提高模拟结果的精度和稳定性。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟是一种常见的科学计算方法，通过用计算机对复杂的数学模型进行近似计算，得到问题的数值解。
在进行数值模拟时，我们往往需要考虑模拟结果的收敛性，即模拟结果是否能够逐渐趋近于真实值。
为了提高数值模拟的收敛性，我们可以采取一些方法进行调整。
我们可以通过调整数值模拟的参数来改善收敛性。
模拟的参数包括步长、网格划分等，这些参数的选择直接影响到模拟结果的收敛性。
一般来说，我们可以通过减小步长和增加网格数来提高数值模拟的精度和收敛性。
这也会带来计算量的增加，所以需要在效果和计算成本之间进行权衡。
我们还可以通过改变模拟算法来调整数值模拟的收敛性。
不同的模拟算法对应着不同的数值稳定性和数值精度。
在选择模拟算法时，我们应该根据问题的特点和模拟的要求来选择合适的算法。
有些时候，我们可以采用更高阶的数值方法，如龙格-库塔法或雅可比迭代法，从而提高数值模拟的收敛速度。
数值模拟的收敛性还受到初始条件的影响。
不同的初始条件对应着不同的模拟结果和收敛性。
为了提高数值模拟的收敛性，我们可以通过改变初始条件来调整模拟结果。
有时候，我们可以通过对初始条件进行微小的扰动，从而使模拟结果逐渐趋近于真实值。
在调整初始条件时，我们需要谨慎对待，避免引入过大的误差或不稳定性。
数值模拟的收敛性还受到数值误差的影响。
数值误差包括截断误差和舍入误差。
截断误差是由于数值计算中所采用的数值方法只能近似求解，而不是精确求解，导致的误差。
舍入误差是由于计算机在进行数值计算时所采用的有限精度表示，而不是无限精度表示，导致的误差。
为了降低数值误差，我们可以采用更高精度的计算方法或者增加计算的精度。
数值模拟收敛性的调整方法主要包括调整模拟参数、改变模拟算法、调整初始条件和降低数值误差等。
在进行数值模拟时，我们应该根据具体的问题和模拟的要求来选择合适的调整方法，以提高数值模拟的收敛性和精度。
浅议数值模拟收敛性调整方法
浅议数值模拟收敛性调整方法数值模拟是通过计算机程序来模拟自然界中的某些现象或过程。
它在现代科学和工程技术领域中具有重要的应用，例如气象预报、地震模拟、航空航天等。
虽然数值模拟技术发展了几十年，但是在实际应用中仍然会遇到收敛性调整的问题，本文将对数值模拟中的收敛性调整方法进行浅议。
首先，我们需要了解什么是数值模拟中的收敛性。
收敛性是指数值模拟结果逐渐趋近于真实物理震荡或被模拟对象的预期结果。
为了获得较准确的数值模拟结果，我们需要让计算过程收敛。
因此，收敛性调整就是为了优化计算过程中的收敛速度和准确性。
常用的数值模拟方法包括有限元方法、有限体积法、有限差分法等。
其中有限元方法是一种常用的数值分析方法，它用一些基本函数（称为有限元）来近似描述物理问题的解。
当有限元的数量足够多时，可以得到精确的结果，但是计算量会随着元素数量的增加而大幅增加，影响收敛速度。
在进行数值模拟时，需要根据收敛程度做出调整，进而确保结果的可靠性。
其调整方法包括以下几个方面：1. 选择适当的网格密度网格密度是指在计算区域内划分出的小区域的数量。
网格密度越高，计算的精度会提高，但是计算量也会增加。
在实际数值模拟中，应根据模拟对象和研究目的选择合适的网格密度。
当网格密度不合理时，可通过增加或减少网格数量来调整收敛性。
2. 改变模型参数模型参数是指模拟对象中需要输入的参数，它们会影响数值模拟的收敛性。
当模型参数与实际情况不太相符时，需要根据实际情况对模型参数进行调整，以提高收敛速度和精确度。
不同的数值模拟方法对收敛性的影响有所不同。
当采用某种数值模拟方法时发现其收敛速度较慢或结果不稳定时，可以尝试采用其他方法来进行计算。
例如，有限元方法可以通过改变网格密度、加强稳定性条件和提高计算精度来进行调整。
4. 优化计算算法优化计算方法是通过改变计算公式和算法来加快计算过程，以改善收敛性。
例如，在有限元法中，可以采用迭代计算法来加快计算速度。
同时，一定的梯度加速算法也可以用来优化计算过程。
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如何加快数模计算以及如何解决数模计算的收敛性问题？收敛性问题可以说是所有从事数模工作的人员都会面临的问题，本文将以ECLIPSE软件为例从两方面介绍收敛性问题。
第一方面介绍数值模拟计算与收敛有关的一些概念。
第二部分介绍如何通过修改模型数据来加速计算，解决收敛性问题。
一、数模计算的收敛性：在了解收敛性之前，应该首先了解几个基本概念：1、报告步：一个数模作业包括多个报告步，报告步是用户设置要求多长时间输出运行报告，比如可以每个月，每季度或每年输出运行报告，运行报告包括产量报告和动态场（重启）报告。
在ECLIPSE软件中，报告步是通过DATES和TSTEP关键字来设置的。
2、时间步：一个报告步包括多个时间步，时间步是软件自动设置（VIP需要用户设置）即通过多个时间步的计算来达到下一个报告步，以ECLIPSE为例，假如报告步为一个月，在缺省条件下，ECLISPE第一个时间步取一天，然后以三倍增加，即第二个时间步取三天，然后取九天，下一个时间步是17天来达到30天的报告步，然后会以每30天的时间步来计算。
时间步可以通过TUNING关键字来修改。
3、非线形迭代：一个时间步包括多次非线形迭代。
在缺省情况下，ECLIPSE如果通过12次的非线形迭代没有收敛，ECLIPSE将对时间步减小10倍。
比如下一个时间步应该是30天，如果通过12次的迭代计算不能达到收敛，ECLIPSE将把时间步缩短为3天。
下一个时间步将以1.25倍增长，即3.75天，4.68天，。
如果在计算过程中经常发生时间步的截断，计算将很慢。
4、线形迭代：一个非线形迭代包括多次线形迭代。
线形迭代是解矩阵。
在ECLIPSE输出报告PRT文件中可以找到时间步，迭代次数的信息，STEP 10 TIME= 100.00 DAYS ( +10.0 DAYS REPT 5 ITS) (1-FEB-2008) “STEP 10” : 说明这是第10个时间步。
“TIME= 100.00 DAYS”：说明现在模拟到第100天。
“+10.0 DAYS”：说明这个时间步是10天。
“REPT" ：说明为什么选10天做为时间步，REPT是指由于到了下一个报告步。
“5 ITS": 说明此10天时间步需要5次非线形迭代。
”(1-FEB-2008)“：现在的模拟时间。
模拟计算的时间取决于时间步的大小，如果模型没有发生时间步的截断而且能保持长的时间步，那表明该模型没有收敛性问题，反之如果经常发生时间步截断，那模型计算将很慢，收敛性差。
时间步的大小主要取决于非线形迭代次数。
如果模型只用一次非线形迭代计算就可以收敛，那表明模型很容易收敛，如果需要2到3次，模型较易收敛，如果需要4到9次，那模型不易收敛，大于10次的化模型可能有问题，如果大于12次，时间步将截断。
在PRT文件中如果看到以下信息：PROBLEM: AT TIME 200 DAYS ((1-FEB-2009):NON-LINEAR EQUATION CONVERGENCE FAILURE ITERATION LIMIT REACHED - TIME STEP CHOPPED FROM 10STEP 20 TIME= 200.00 DAYS ( +1.0 DAYS CHOP 5 ITS) (1-FEB-2009)那表明时间步发生了截断。
（注：另外如果你见到如下信息：WARNING AT TIME 0.0 DAYS (1-MAR-2004):LINEAR EQUATIONS NOT FULLY CONVERGED - RUN MAY GO FASTER IF YOU INCREASE LITMX (=25 - TUNING KEYWORD) 你可以不必管。
这只是线形方程不收敛）除了REPT,CHOP外，在RPT文件中还常见以下信息来表明为什么选择现在的时间步：INIT: 表明是初始时间步TRNC: 为满足时间截断误差MINS: 最小时间步MAXS: 最大时间步HALF: 接近报告步时的时间步取半DIFF: 时间步截断CHOP之后的增长（在ECLIPSE技术手册的第125页还会找到更多）如果模型中有很多CHOP,DIFF,MINS,那模型有严重的收敛性问题。
二、如何解决数模计算的收敛性问题：模型不收敛的原因很多，网格参数，属性参数，流体PVT参数，岩石相渗曲线，毛管压力曲线，相渗曲线端点标定，初始化，井轨迹，垂直管流表都会造成模型不收敛，下面分别介绍各部分如何造成不收敛及如何解决。
1、网格部分：网格正交性差和网格尺寸相差太大是导致不收敛的主要原因之一。
正交性差会给矩阵求解带来困难，而网格尺寸相差大会导致孔隙体积相差很大，大孔隙体积流到小孔隙体积常会造成不收敛。
解决办法：网格正交性差通常是在建角点网格时为描述断层或裂缝的走向而造成的。
在此情况下，最好能使边界与主断层或裂缝走向平行，这样一方面网格可以很好地描述断层或裂缝，另一方面正交性也很好。
在平面上最好让网格大小能够较均匀，在没有井的地方网格可以很大，但最好能够从大到小均匀过渡。
纵向上有的层厚，有的薄，最好把厚层能再细分。
在检查模型时应该每层每层都在三维显示中检查。
径向局部网格加密时里面最小的网格不要太小。
在ECLIPSE里用MINPV关键字可以把小于设定孔隙体积的网格设为死网格，这样通常会有用。
2、属性参数：不合理的插值计算会导致属性分布很差，如果是从地质模型粗化为数模模型，通常问题不大，只是有时候数模人员自己插值时会有问题。
解决办法：有可能尽量用地质模型的数据，自己插值时可以加一些控制点使属性合理分布。
X,Y 方向的渗透率最好相等或级差不大。
在井连通网格的Z方向渗透率不要设为0，如果想控制垂向流动，可给一个很小的值。
3、流体PVT参数流体PVT参数会有两种可能的问题，一是数据不合理导致了负总压缩系数，二是压力或气油比范围给的不够导致模型对PVT参数进行了外插。
解决办法：检查PRT文件中的WARNING信息，如果在油藏压力范围内有负总压缩系数的警告，应该修改PVT参数，否则的化会有收敛性问题。
如果负总压缩系数是在油藏压力范围之外，可以忽略该警告。
此部分的修改主要可以小规模修改油和气的FVF和RS。
关于ECLIPSE 如何计算负总压缩系数，参照ECLIPSE技术手册第936页。
在ECLIPSE中加EXTRAPMS关键字可以要求输出如果发生PVT插值后的警告信息。
在提供PVT表时，压力应该覆盖所有范围，包括注水后的压力上升。
RS值也应该考虑到气在油中的重新溶解。
4、岩石相渗曲线和毛管压力曲线。
ECLIPSE不会对输入模型的相渗曲线和毛管压力曲线进行光滑，将会应用每一个输入饱和度和相渗值，所以要保证输入的参数是合理的。
通常的问题有：（1）饱和度和相对渗透率的数据位数过多。
（2）饱和度值太接近，导致相渗曲线的倾角变化很大。
（3）饱和度有很小变化但相对渗透率发生了很大变化。
解决办法：（1）饱和度和相对渗透率最多给两位小数就够了。
（2）检查相渗曲线的导数?梢杂τ肊CLIPSE中的SCAL模块），导数要光滑。
（3）将临界饱和度和束缚饱和度设为不同的值。
5、端点标定：在应用端点标定时，有时标定完后的相渗曲线倾角很大，标定后的毛管了很大。
解决办法：在三维显示中检查标定完的PCW,可以给PCW一个最大值来控制毛管压力。
输出每个网格标定后的相渗曲线进行检查。
6、初始化：初始化最容易发生的问题是在初始时模型不稳定，流体在初始条件下就会发生流动，这也会导致模型不收敛。
造成模型初始不稳定的主要有：（1）手工赋网格饱和度和压力值。
（2）拟合初始含水饱和度。
解决办法：（1）尽量不要直接为网格赋压力和饱和度值，尽量由模型通过油水界面及参考压力来进行初始化计算。
（2）要想拟合地质提供的初始含水饱和度分布，应该进行毛管压力的端点标定，这样毛管压力会稳住每个网格的水，在初始条件下不会流动。
（3）可以通过让模型在没有任何井的情况下计算十年来检查初始条件下模型是否稳定，如果10年的计算模型压力和饱和度度没有变化，说明模型初始是稳定的。
7、井轨迹：在进行井处理时井可能以之字型在网格中窜过，有可能发生井的实际窜过方向与模型关键字定义的方向不符，这也会导致不收敛。
解决办法：（1）在三维显示中检查井轨迹。
（2）如果井已经关掉，在模拟时不要给零产量，要用关键字把井关掉。
（3）检查井射孔，井不要射在孤立的网格上。
8、垂直管流曲线：有了垂直管流曲线很容易导致模型不收敛，这有两种可能：（1）曲线有交叉。
（2）曲线发生了外插。
解决办法：（1）用前处理软件（ECLIPSE中的VFPi)检查曲线。
（2）在ECLIPSE中加EXTRAPMS关键字可以要求输出如果发生VFP插值后的警告信息。
（3）曲线应该覆盖所有井口压力，含水，油气比及产量。
（4）在ECLIPSE用WVFPEXP。
9、其他解决办法：如果模型数据没有问题，可以调整模拟器的收敛计算参数，对于ECLIPSE，可以做以下调整：（1）调整TUNING中的最大时间步。
如果模型每计算到30天就会截断时间步，可以将最大时间步调整为20天，这样计算会快很多。
（2）调整TUNING中的最大线形迭代次数到70次。
（3）降低TUNING中的线形收敛误差标准（4）对于组分模型用FREEZEPC和DPCDT.。