公开(公告)号：CN116384280B

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202310365227.5

申请日：2023-04-07

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 薛亮 ,  韩江峡 ,  刘月田 ,  赵栩 ,  叶伟豪 ,  张星

IPC: G06F30/28 ,  E21B49/00 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F111/10 ,  G06F111/04 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F30/23

Abstract: 本申请公开了一种物理差分卷积神经网络多相渗流模拟方法、装置及介质，涉及油气勘探技术领域。通过获取油气藏的地质模型，确定深度学习数据域以构建数据驱动卷积神经网络模型；根据差分卷积形式表示的多相渗流控制方程残差和初始条件残差构建物理约束差分卷积神经网络的损失函数；训练物理约束差分卷积神经网络并优化损失函数权重和网络结构参数，以预测油气藏的压力场和饱和度场。上述方案利用卷积神经网络卷积核的形式与有限差分的形式的相似性，将多相渗流控制方程以差分卷积核的形式加入到神经网络中，以作为物理约束项实现神经网络中物理约束和数据的联合驱动，提高了预测效果，从而得到了更加符合实际的油气藏压力场和饱和度场的预测结果。

公开(公告)号：CN115169242A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210898894.5

申请日：2022-07-28

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 薛亮 ,  韩江峡 ,  刘月田 ,  赵栩

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02 ,  G06F119/14 ,  G06F111/10 ,  G06F111/04 ,  G06F113/08

Abstract: 本申请公开了一种物理和数据联合驱动的油藏渗流模拟方法及系统，确定目标油藏区域的物理模型；确定目标油藏区域的流体高压物性、储层属性以及多相渗流机理；基于物理模型、流体高压物性、储层属性及多相渗流机理，确定目标油藏区域的多相渗流模型；构建自适应可微分节点神经元连接模型，并基于多相渗流模型和井点生产数据确定自适应可微分节点神经元连接模型的损失函数；获取物理模型的时空训练数据集；基于井点生产数据及多相渗流模型对自适应可微分节点神经元连接模型进行训练，得到训练好的自适应可微分节点神经元连接模型；基于训练好的自适应可微分节点神经元连接模型，确定时空训练数据集对应的压力场和饱和度场；油藏渗流模拟适用性好。

公开(公告)号：CN116384280A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310365227.5

申请日：2023-04-07

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 薛亮 ,  韩江峡 ,  刘月田 ,  赵栩 ,  叶伟豪 ,  张星

IPC: G06F30/28 ,  E21B49/00 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F111/10 ,  G06F111/04 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F30/23

Abstract: 本申请公开了一种物理差分卷积神经网络多相渗流模拟方法、装置及介质，涉及油气勘探技术领域。通过获取油气藏的地质模型，确定深度学习数据域以构建数据驱动卷积神经网络模型；根据差分卷积形式表示的多相渗流控制方程残差和初始条件残差构建物理约束差分卷积神经网络的损失函数；训练物理约束差分卷积神经网络并优化损失函数权重和网络结构参数，以预测油气藏的压力场和饱和度场。上述方案利用卷积神经网络卷积核的形式与有限差分的形式的相似性，将多相渗流控制方程以差分卷积核的形式加入到神经网络中，以作为物理约束项实现神经网络中物理约束和数据的联合驱动，提高了预测效果，从而得到了更加符合实际的油气藏压力场和饱和度场的预测结果。