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。
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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.。