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基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合研究
被引量：
1
1
作者
陈旭
张凯
+3 位作者
刘晨
张金鼎
张黎明
姚军
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期165-177,共13页
传统油藏自动历史拟合方法需进行多次计算耗时的油藏数值模拟,而深度学习代理模型可以实现高效且精度近似的油藏数值模拟替代计算。在基于深度学习代理模型的油藏自动历史拟合方法中,通常将采用油藏自动历史拟合方法进行调整的油藏不确...
传统油藏自动历史拟合方法需进行多次计算耗时的油藏数值模拟,而深度学习代理模型可以实现高效且精度近似的油藏数值模拟替代计算。在基于深度学习代理模型的油藏自动历史拟合方法中,通常将采用油藏自动历史拟合方法进行调整的油藏不确定性参数作为深度学习代理模型的输入参数。现有的深度学习代理模型常为单一输入输出的神经网络模型架构,并未考虑油藏自动历史拟合方法需要对多个油藏不确定性参数进行调整,且需要训练多个深度学习代理模型以实现对油藏含水饱和度场分布及压力场分布的预测。为此,提出了一种基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法,将油藏渗透率场分布及相对渗透率参数作为输入,使用双输入输出卷积神经网络同时对油藏含水饱和度场分布及压力场分布进行预测,利用Peaceman方程计算产量,并耦合到多重数据同化集合平滑器(ES-MDA)方法中,对油藏渗透率场分布及相对渗透率参数进行反演更新,实现较为高效的油藏自动历史拟合求解。研究结果表明:双输入输出卷积神经网络代理模型在指定时间步的油藏含水饱和度场分布、压力场分布的预测精度均为93%以上。相较于传统油藏自动历史拟合方法,基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法避免了多次调用油藏数值模拟器的计算耗时问题,提高了拟合效率。
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关键词
油藏自动历史拟合
油藏
数值模拟
深度学习
代理模型
双输入输出卷积神经网络
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职称材料
题名
基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合研究
被引量：
1
1
作者
陈旭
张凯
刘晨
张金鼎
张黎明
姚军
机构
中国石油大学(华东)石油工程学院
青岛理工大学土木工程学院
中海油研究总院有限责任公司
海洋石油开发国家重点实验室
出处
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期165-177,共13页
基金
国家自然科学基金面上项目“基于强化学习的离线-在线交互式油藏开发生产实时优化方法”(52274057)
“基于迁移学习的油藏开发注采优化方法研究”(52074340)
“基于电磁支撑剂的水力压裂裂缝监测理论与方法”(51874335)。
文摘
传统油藏自动历史拟合方法需进行多次计算耗时的油藏数值模拟,而深度学习代理模型可以实现高效且精度近似的油藏数值模拟替代计算。在基于深度学习代理模型的油藏自动历史拟合方法中,通常将采用油藏自动历史拟合方法进行调整的油藏不确定性参数作为深度学习代理模型的输入参数。现有的深度学习代理模型常为单一输入输出的神经网络模型架构,并未考虑油藏自动历史拟合方法需要对多个油藏不确定性参数进行调整,且需要训练多个深度学习代理模型以实现对油藏含水饱和度场分布及压力场分布的预测。为此,提出了一种基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法,将油藏渗透率场分布及相对渗透率参数作为输入,使用双输入输出卷积神经网络同时对油藏含水饱和度场分布及压力场分布进行预测,利用Peaceman方程计算产量,并耦合到多重数据同化集合平滑器(ES-MDA)方法中,对油藏渗透率场分布及相对渗透率参数进行反演更新,实现较为高效的油藏自动历史拟合求解。研究结果表明:双输入输出卷积神经网络代理模型在指定时间步的油藏含水饱和度场分布、压力场分布的预测精度均为93%以上。相较于传统油藏自动历史拟合方法,基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法避免了多次调用油藏数值模拟器的计算耗时问题,提高了拟合效率。
关键词
油藏自动历史拟合
油藏
数值模拟
深度学习
代理模型
双输入输出卷积神经网络
Keywords
reservoir automatic history matching
reservoir numerical simulation
deep learning
agent model
dual input-output convolutional neural network
分类号
TE319 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合研究
陈旭
张凯
刘晨
张金鼎
张黎明
姚军
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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参考文献
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