一种机器学习辅助的两相流油藏随机建模的网格粗化方法

    公开(公告)号:CN112800590A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110023186.2

    申请日:2021-01-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的油藏数值模拟网格粗化方法,涉及油藏数值模拟领域。方法包括以下步骤:确定地质模型实现将要粗化成粗网格的尺寸和数量;选取部分地质模型实现记为模型集P1,其余模型记为模型集P2,对模型集P1中模型实现进行相对渗透率粗化计算,得到P1中粗网格的粗尺度相对渗透率数据;对所有地质模型实现的渗透率进行数据预处理;提取P1和P2中每个粗网格的渗透率分布特征,用机器学习算法对所有粗网格的渗透率分布特征进行归类,得到P1和P2中粗网格的类别;将P1中粗网格的粗尺度相对渗透率数据赋值给相似度最高的P2中的网格,得到P2近似的粗尺度相对渗透率数据;使用P1和P2中粗网格粗尺度的相对渗透率数据进行油藏数值模拟计算。

    一种机器学习辅助的两相流油藏随机建模的网格粗化方法

    公开(公告)号:CN112800590B

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202110023186.2

    申请日:2021-01-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的油藏数值模拟网格粗化方法,涉及油藏数值模拟领域。方法包括以下步骤:确定地质模型实现将要粗化成粗网格的尺寸和数量;选取部分地质模型实现记为模型集P1,其余模型记为模型集P2,对模型集P1中模型实现进行相对渗透率粗化计算,得到P1中粗网格的粗尺度相对渗透率数据;对所有地质模型实现的渗透率进行数据预处理;提取P1和P2中每个粗网格的渗透率分布特征,用机器学习算法对所有粗网格的渗透率分布特征进行归类,得到P1和P2中粗网格的类别;将P1中粗网格的粗尺度相对渗透率数据赋值给相似度最高的P2中的网格,得到P2近似的粗尺度相对渗透率数据;使用P1和P2中粗网格粗尺度的相对渗透率数据进行油藏数值模拟计算。

Patent Agency Ranking