数模实用方法介绍
数学建模中常用的十种算法
数学建模中常用的十种算法在数学建模中，有许多种算法可以用来解决不同类型的问题。
下面列举了数学建模中常用的十种算法。
1.线性规划算法：线性规划是一种优化问题，目标是找到一组线性约束条件下使目标函数最大或最小的变量的值。
常用的线性规划算法包括单纯形法、内点法和对偶法等。
2.非线性规划算法：非线性规划是一种目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。
常见的非线性规划算法有牛顿法、拟牛顿法和遗传算法等。
3.整数规划算法：整数规划是一种线性规划的扩展，约束条件中的变量必须为整数。
常用的整数规划算法包括分支定界法、割平面法和混合整数线性规划法等。
4.动态规划算法：动态规划是一种通过将问题分解为更小的子问题来解决的算法。
它适用于一类有重叠子问题和最优子结构性质的问题，例如背包问题和最短路径问题。
5.聚类算法：聚类是一种将数据集划分为不同群组的算法。
常见的聚类算法有K均值算法、层次聚类法和DBSCAN算法等。
6.回归分析算法：回归分析是一种通过拟合一个数学模型来预测变量之间关系的算法。
常见的回归分析算法有线性回归、多项式回归和岭回归等。
7.插值算法：插值是一种通过已知数据点推断未知数据点的数值的算法。
常用的插值算法包括线性插值、拉格朗日插值和样条插值等。
8.数值优化算法：数值优化是一种通过改变自变量的取值来最小化或最大化一个目标函数的算法。
常见的数值优化算法有梯度下降法、共轭梯度法和模拟退火算法等。
9.随机模拟算法：随机模拟是一种使用概率分布来模拟和模拟潜在结果的算法。
常见的随机模拟算法包括蒙特卡洛方法和离散事件仿真等。
10.图论算法：图论是一种研究图和网络结构的数学理论。
常见的图论算法有最短路径算法、最小生成树算法和最大流量算法等。
以上是数学建模中常用的十种算法。
这些算法的选择取决于问题的特性和求解的要求，使用合适的算法可以更有效地解决数学建模问题。
数学建模方法-精品文档资料整理
数学建模方法一、机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。
1. 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。
2. 代数方法--求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。
3. 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。
4. 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立"瞬时变化率"的表达式。
5. 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。
二、数据分析法从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型。
1. 回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
2. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
3. 回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
4. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
三、仿真和其他方法1. 计算机仿真（模拟）--实质上是统计估计方法，等效于抽样试验。
①离散系统仿真--有一组状态变量。
②连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图。
2. 因子试验法--在系统上作局部试验，再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构。
3. 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标，并考虑到系统有关因素的可能变化，人为地组成一个系统。
（参见：齐欢《数学模型方法》，华中理工大学出版社，1996）二、风扇的最优化布局设计为你上课的教室安装风扇，请你做风扇的最优化布局设计；建模提示：（1）在风扇数目一定的情况下，风扇的位置不同，效果也不同，是否一定存在一个最好的布局？（2）在风扇数目不定的情况下，就有一个安装多少台风扇为最佳方案的问题，自然也应该存在一个最佳数量结果。
数学建模常用方法
数学建模常用方法建模常用算法,仅供参考：1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法）2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具）3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用L i n d o、L i n g o软件实现）4、图论算法（这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备）5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中）6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用）7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具）8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理）一、在数学建模中常用的方法：1.类比法2.二分法3.量纲分析法4.差分法5.变分法6.图论法7.层次分析法8.数据拟合法9.回归分析法10.数学规划（线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划）11.机理分析12.排队方法13.对策方法14.决策方法15.模糊评判方法、16.时间序列方法17.灰色理论方法18.现代优化算法（禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、神经网络)二、用这些方法可以解下列一些模型：优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型。
数模十大常用算法及说明
数模十大常用算法及说明1. 蒙特卡罗算法。
该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。
比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MATLAB 作为工具。
3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。
建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo 、Lingo 软件求解。
4. 图论算法。
这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。
5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。
这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。
6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。
这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。
7. 网格算法和穷举法。
两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。
8. 一些连续数据离散化方法。
很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。
9. 数值分析算法。
如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。
10. 图象处理算法。
赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MATLAB 进行处理。
以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。
十类算法的详细说明2.1 蒙特卡罗算法大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。
在数学建模中常用的方法
在数学建模中常用的方法数学建模是一种利用数学模型来描述和解决实际问题的方法。
它在科学研究、工程技术和经济管理等领域具有广泛的应用。
在数学建模中，常用的方法包括线性规划、非线性规划、动态规划、离散事件模拟、蒙特卡洛方法等。
下面将对这些方法进行详细介绍。
1.线性规划：线性规划是一种在给定的约束条件下最大化或最小化线性目标函数的方法。
它适用于有着线性关系的问题，包括生产计划、资源分配、运输问题等。
线性规划的主要方法是使用线性规划模型将问题转化为数学形式，并通过线性规划算法求解最优解。
2.非线性规划：非线性规划是一种在给定的约束条件下最大化或最小化非线性目标函数的方法。
它适用于有着非线性关系的问题，包括优化设计、模式识别、经济决策等。
非线性规划的主要方法是使用非线性规划模型将问题转化为数学形式，并通过非线性规划算法求解最优解。
3.动态规划：动态规划是一种通过将复杂问题分解为子问题，并利用最优子结构的性质求解问题的方法。
它适用于有着重叠子问题的问题，包括最短路径问题、背包问题、机器调度问题等。
动态规划的主要方法是建立递推关系，通过填表或递归的方式求解最优解。
4.离散事件模拟：离散事件模拟是一种通过模拟系统状态的变化，以评估系统性能的方法。
它适用于有着离散事件发生和连续状态变化的问题，包括排队论、制造过程优化、金融风险评估等。
离散事件模拟的主要方法是建立事件驱动的模拟模型，并通过统计分析得到系统性能的估计。
5.蒙特卡洛方法：蒙特卡洛方法是一种基于概率统计的模拟方法，通过生成随机样本来估计问题的解。
它适用于有着随机性质的问题，包括随机优化、风险分析、可靠性评估等。
蒙特卡洛方法的主要思想是基于大数定律，通过大量的随机模拟次数来逼近问题的解。
除了上述方法外，在数学建模中还可以使用图论、拟合分析、概率论和统计方法等。
图论可用于描述网络结构和路径问题；拟合分析可用于对实际数据进行曲线或曲面拟合；概率论和统计方法可用于建立概率模型和对数据进行统计分析。
常用的数学建模方法总结
2常用的建模方法
(I)初等数学法。
主要用于一些静态、线性、确定性的模型。
例如，席位分配问题，学生成绩的比较，一些简单的传染病静态模型。
(2)数据分析法。
从大量的观测数据中，利用统计方法建立数学模型，常见的有：回归分析法，时序分析法。
(3)仿真和其他方法。
主要有计算机模拟(是一种统计估计方法，等效于抽样试验，可以离散系统模拟和连续系统模拟)，因子试验法(主要是在系统上做局部试验，根据试验结果进行不
断分析修改，求得所需模
型结构)，人工现实法(基于对系统的了解和所要达到的目标，人为地组成一个系统)。
(4)层次分析法。
主要用于有关经济计划和管理、能源决策和分配、行为科学、军事科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗、环境等领
域，以便进行决策、评价、分析、预测等。
该方法关键的一步是建立层次结
构模型。
数学建模方法详解三种最常用算法
数学建模方法详解三种最常用算法在数学建模中，常使用的三种最常用算法是回归分析法、最优化算法和机器学习算法。
这三种算法在预测、优化和模式识别等问题上有着广泛的应用。
下面将对这三种算法进行详细介绍。
1.回归分析法回归分析是一种用来建立因果关系的统计方法，它通过分析自变量和因变量之间的关系来预测未知的因变量。
回归分析可以通过构建一个数学模型来描述变量之间的关系，并利用已知的自变量值来预测未知的因变量值。
常用的回归分析方法有线性回归、非线性回归和多元回归等。
在回归分析中，我们需要首先收集自变量和因变量的样本数据，并通过数学统计方法来拟合一个最优的回归函数。
然后利用这个回归函数来预测未知的因变量值或者对已知数据进行拟合分析。
回归分析在实际问题中有着广泛的应用。
例如，我们可以利用回归分析来预测商品销售量、股票价格等。
此外，回归分析还可以用于风险评估、财务分析和市场调研等。
2.最优化算法最优化算法是一种用来寻找函数极值或最优解的方法。
最优化算法可以用来解决各种优化问题，例如线性规划、非线性规划和整数规划等。
最优化算法通常分为无约束优化和有约束优化两种。
无约束优化是指在目标函数没有约束条件的情况下寻找函数的最优解。
常用的无约束优化算法有梯度下降法、共轭梯度法和牛顿法等。
这些算法通过迭代计算来逐步优化目标函数，直到找到最优解。
有约束优化是指在目标函数存在约束条件的情况下寻找满足约束条件的最优解。
常用的有约束优化算法有线性规划、非线性规划和混合整数规划等。
这些算法通过引入拉格朗日乘子、KKT条件等来处理约束条件，从而求解最优解。
最优化算法在现实问题中有着广泛的应用。
例如，在生产计划中，可以使用最优化算法来确定最优的生产数量和生产计划。
此外，最优化算法还可以应用于金融风险管理、制造工程和运输物流等领域。
3.机器学习算法机器学习算法是一种通过对数据进行学习和模式识别来进行决策和预测的方法。
机器学习算法可以根据已有的数据集合自动构建一个模型，并利用这个模型来预测未知的数据。
数模竞赛13种建模方法你掌握了几个
数模竞赛13种建模方法你掌握了几个
随着时代的变迁和科技的进步，数据分析和建模已成为当今比赛领域
的热门课题。
数据建模技术比赛中用到的模型有很多。
以下是常用的13
种数据建模方法：
1、线性回归：基于线性模型的数据建模，主要用来预测一个变量与
另一个变量的依赖关系。
2、逻辑回归：也称为分类回归，它是一种二元分类模型，可以用来
预测输入变量的值和输出变量的分类。
3、决策树：通过计算每个属性的信息增益，建立起决定变量的各个
分支，从而建立起决策树的模型。
4、贝叶斯分类：基于贝叶斯定理，它是一种监督学习模型，可以用
来预测输入数据的值和输出分类。
5、K近邻：以其中一特征的值为准，与其周围的K个样本进行比较，得出其对应的分类。
6、支持向量机：SVM是一种监督学习模型， can建立在带有高斯核
的假设基础上，用来预测输入变量的值和输出变量的分类。
7、感知机：它是一种用来处理二元分类任务的线性分类器，它有一
个输入层和一个输出层，它分类输入的数据，返回结果的类。
8、AdaBoost：基于弱分类器的而提升算法。
它把弱分类器结合起来，形成一个更强大的分类器。
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油藏数值模拟实用方法二OO四年十月前言：油藏数值模拟是随着计算机的发展，而在石油行业中逐步成为一门成熟的技术。
追溯油藏数值模拟的发展史，从30年代开始研究渗流力学到50年代在石油工业方面得以应用，到70年代进入商品化阶段，而80年代油藏数值模拟又向完善、配套、大型多功能一体化综合性软件飞跃发展。
近十年油藏数值模拟已成为油田开发研究，解决油田开发决策问题的有力工具。
在衡量油田开发好坏、预测投资、对比油田开发方案、评价提高采收率方法等方面应用都极为广泛。
油藏数值模拟就是应用数学模型再现实际油田生产动态。
具体通过渗流力学方程借用大型计算机，结合地震、地质、测井、油藏工程学等方法在建立的三维地层属性参数场中，对数学方程进行求解，实现再现油田生产历史，解决油田实际问题。
油藏数值模拟是一门综合性很强的科学技术，涉及油田地质、油层物理、油藏工程、采油工程、测井、数学、计算机及系统等学科。
而油藏数值模拟工作又以其繁重的前期准备和上机历史拟合运算工作让人望而生畏。
那么如何做好前期资料准备工作和尽快掌握模拟技巧？使得今后的油藏数值模拟工作在作业区顺利开展，便是出此书的目的所在。
本书结合以往工作中的实际经验教训，成功与失败，参考诸多资料从前期数据准备工作开始到模拟技巧做了较为的详细介绍，以舐读者。
有不妥之处，请予指证。
同时，今后不定期的将更新的模拟技术及方法推荐给大家。
目 录一、数值模拟发展概况二、数值模拟的基本原理二、选择适当的数值模型及相类三、数据录取准备工作（1） 建立油藏地质模型（2） 网格选择（3） 数据录入准备四、历史拟合方法及技巧（一）确定模型参数的可调范围（二）对模型参数全面检查（4） 历史拟合附件1：关于实测压力的皮斯曼校正 附件2：关于烃类有效孔隙体积的计算1、数值模拟发展概况30年代人们开始研究地下流体渗流规律并将理论用于石油开发；50年代在模似计算的方法方面，取得较大进展；60年代起步，人们开始用计算机解决油田开发上的一些较为简单间题，由于当时计算机的速度只有每秒几万到几十万次，实际上只能做些简单的科学运算；70年后主要体现于计算机的快速升级带动了油藏数模的迅猛发展，大型标量机计算速度达到100--500万次，内存也高增主约16兆字节。
在理论上黑油模型计算方法更趋成熟，D. W. Peaceman的<油藏数值模似基础>以及K. Aziz和A. Settari的<油藏模似>等主要著作都是在这个阶段出版的，但仍受到计算机速度和内存的限制，使用的方法一般仅限于IMPES及半隐式等，只能解决中小型油藏的模拟应用问题；80年代则是油藏数值模似技术飞跃发展的年代，解决不同类型油藏的数模计算方法及软件相应问世，同时超级向量机的诞生，使计算机速度达到亿次，甚至几十亿次，内存高达10—20亿字节。
90年代特别是后期，油藏模似软件各模块功能也有了惊人的发展，主要体现为向一体化方面发展；即集地震、测井、油藏工程（数模）、工艺及地面集输、经济评价等为一体的大型软件方面发展。
目前油藏数值模似软件基本上形成了一套能处理各种类型油气藏和各种不同开采方式的软件系列。
·黑油模型已被广泛用于各种常规油气藏的模拟；·裂缝模型可用来解决除砂岩以外的灰岩,花岗岩,凝灰岩和变质岩的裂缝性油气藏开发问题；·组分模型用于凝析气藏,轻质油和挥发油藏的开发设计和混相驱的研究；·热采模型用于稠(重)油油藏蒸气吞吐,蒸汽驱和就地燃烧的设计；·化学驱模型用于在注入水中添加聚合物,表面活性剂,碱等各种化学剂进行三次采油提高采收率的计算和设计。
油藏数值模拟方法的新突破随着计算机运算速度的提高,向量算法的出现和应用是软件设计上一个划时代的发展。
预处理共轭梯度法更快速,有效地解各种更为复杂和困难的大型稀疏线性方程组。
网格化方面不局限于静态和动态的局部网格加密技术,不规则网格、PEBI网格的出现更好的解决了在边界、断层插值计算以及面与面垂直正交的新型数模计算方法，更快速收敛。
此外多重网格法、混合有限元法、流线法等都在逐步完善和发展。
同时，并行处理技术给大中型油田数模工作带来了生机。
二、数值模拟基本原理以渗流力学为基础建立数值模型，即通过一组方程组，在一定的假设条件下，考虑油藏构造形态、断层位置、砂体分布、储层孔渗饱等参数的变化；流体高压物性变化；不同岩石类型；不同渗流驱替特征曲线（相渗）；井筒垂直管流等描述油藏真实的物理过程。
主要包括：运动方程、状态方程和连续方程。
1．运动方程引入单相（或多相）流的达西定律方程：单相流达西定律：多相流达西定律：其中：K:空气渗透率；达西A:截面积；厘米2L:长度；厘米△P:压差；大气压K ro、K rw:油、水相对渗透率μo:原油粘度；厘泊转变为运动方程：2、连续性方程研究流入流出单元体中质量的变化方程。
根据物质平衡原理，流入单元体中的流体流量减去流出单元体流体流量等于单元体流体质量变化。
单元体中流体质量发生变化的速率油水将达西定律代入连续性方程得出油、水的流动方程：油水3、状态方程为求解上述两个方程中的两个未知数P、S w，引入状态方程：（1）（2）h、、为常数（3）（4）、为的函数 S o=1-S w由连续性方程推导出油、水的流动方程，从而引入压力方程：饱和度方程引入含水百分数：最后把两维两相流动方程写成如下形式：解上述方程通过把微分方程离散化变代数形式来求解。
三、数值模拟的目的（一）、为什么开展油藏数值模拟工作研究和开发一个油田是一个复杂的综合性的科技问题，高精度的地震资料的处理解释提供研究区域的构造、断层、边界及其走向，但地震纵向分辨率受到限制，不能很好的反映一个同相轴（地震道）中沉积砂体的物性变化特征；测井可较好的反映到小于1米以下沉积砂体的物性特征，提供可靠的地层对比结果。
但作为新老油田开发方案的研究及剩余油分布的研究，是地震、地质、测井理论方法都无法做到的。
地质上仅定性或半定量分析，测井用于生产监测不能以点带面。
惟独油藏数值模拟工作可再现生产历史，定量分析剩余油潜力；并做到室内研究投入少、时间短，还可进行开发方案优选及经济评价工作。
所以总公司强调开发方案的部署一定要开展数值模拟工作。
值得强调的是油藏数值模拟工作提倡一体化，注重前期的地震解释和测井解释即油藏描述工作。
（二）、油藏数值模拟的目的在进行油藏数值模拟工作前，首先应根据油田开发过程中存在难以解决的实际问题，提出开展此项工作的目的及意义，即最终所要达到解决问题的目标是什么？一般通过油藏数值模拟可进行以下研究工作：1. 初期开发方案的模拟1). 评价开发方式；如：枯竭开采、注水开发等。
2).选择合理井网、开发层系、确定井位；3).选择合理的注采方式、注采比；4).对油藏和流体性质敏感性研究。
2.对已开发油田历史模拟1).核实地质储量，确定基本的驱替机理（如：是天然驱，还是注水开发。
）；2).确定产液量和生产周期；3).确定油藏和流体特性；4).提出问题、潜力所在区域。
3.动态预测1).开发指标预测及经济评价2).评价提高采收率的方法（如：一次采油、注水、注气、化学驱等）3).剩余油饱和度分布规律的研究,再现生产历史动态诸如： 研究剩余油饱和度分布范围和类型；单井调整：改变液流方向、注采井别、注水层位；扩大水驱油效率和波及系数；4）.潜力评价和提高采收率的方向诸如： 确定井位、加密井的位置；确定油田开发最大产液量、产量对采收率的影响；确定地面和井的设备。
5）．专题和机理问题的研究诸如： 对比注水、注气和天然枯竭开采动态；研究各种注水方式的效果；研究井距、井网对油藏动态的影响；研究不同开发层系对油藏动态的影响；研究注水速度对产油量和采收率的影响；研究油藏平面性质和层间非均质性对油藏动态的影响；验证油藏的面积和地质储量；校验油藏数据；为谈判和开发提供必要的数据。
注意无论是对油藏进行初期开发方案、已开发油田历史模拟，还是动态预测的数值模拟工作，都要求油藏工程师要有针对性的拟定出能解决油田开发实际问题的数值模拟工作详细计划，及其开展此项工作的目的和应达到的目标是什么？四、选择适当的数值模型及相类对一般油藏而言，可具有两相（油＋水、油＋气、气＋水）和三相（油、气、水）的模型，而油藏维数可具有一维平面、垂直模型、两维平面（剖面）、两维径相（锥进）模型和三维平面等模型。
但实际油藏其地下流体渗流机理、岩石及流体性质等地质特征不同；生产过程中的开采方式、机理不一等复杂问题，促使非常规油藏模型孕育而生。
如：·天然裂缝油气藏的模拟应用双重介质的裂缝模型；·凝析油气田开发以及注气油田开采应用组份模型；·视油、气田含富气或平气大小可采用组份或黑油模型；·稠油开发用热采注蒸汽模型；·注各种化学剂的三次采油应用化学模型；·而对一般油藏，模拟可选用常规油气田开发的黑油模型。
注意如何确定多相问题？需了解油藏流体性质、生产特征，以及采油机理。
如：·气藏是否带油环和下伏水区；·有无明显相态变化的混相驱油藏；·有无表现出凝析现象的相态特征；·气顶、及水锥效应是否占优势的油藏等；由此，在模拟区已确定的同时，需要认真考虑选择模型及相类的问题。
五、数据录取的准备工作在数据录取工作中，建立精细的油藏地质模型是模拟工作成败的关键；而对生产数据的正确分析、合理取舍、根据生产情况合理分层和划分时间阶段步长，即录入生产数据卡工作也极为重要。
油藏模拟工作要研究油田开发中的问题很多，不可能一律对待，也不可能在一个模型里都予以满足，需根据研究任务和客观许可条件建立相应的地质模型。
（一）建立油藏地质模型1.在油藏描述的基础上建立油藏地质模型开展油藏描述工作，对油藏的地质、油层非均质特征，沉积相的详细描述和研究，根据油藏沉积相研究建立该油藏特征的沉积模式。
油藏描述分析的目的是综合所有的测井、岩心和生产测试等资料来得出一个与全油田一致的储集层模型。
对各种未知的基本参数例如：对顶面深度、砂厚、孔、渗、饱等空间分布的评价中最大限度地发挥现有测井资料的作用，同时将这些参数结合所需储集层的几何特性参量进行计算，并结合地质沉积相分析提供出更为精细、完善的油田地质模型。
确定一个油藏地质模型所需的许多参数，在油藏勘探试采阶段或初期刚投入开发阶段用有限几口井的资料进行计算、解释及建模其精度是不高的，这些参数初始误差越大，则通过历史拟合达到令人满意的油藏特征描述所需的时间越长。
所以，无论在对老区或新区进行数值模拟时，应对所选区块选用所有的井（特别是“关键井”）开展油藏描述工作，进行全面的分析研究。
2.运用油藏描述技术对地质沉积模型进行地层网格化根据实际油田数值模拟所建立网格的需要，进行油藏描述工作时，即可对沉积地质模型进行相应的网格化，这样网格化的模型既能代表油藏沉积相的地质特征又有利于计算机数模作。