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专利号 2022104012356 申请日 2022-04-18 专利名称 基于小波神经算子网络模型剩余油饱和度和压力预测方法
授权日 2022-07-01 专利权人 中国石油大学(华东) 发明人 张凯;左袁德;张黎明;刘丕养;张文娟;张华清;严侠;杨勇飞;孙海;姚军;樊灵
主分类号 G06F30/27 关键词 应用领域
摘要 本发明公开了一种基于小波神经算子网络模型剩余油饱和度和压力预测方法,属于油藏工程技术领域,包括如下步骤:使用序贯高斯过程生成不同网格数的渗透率场,利用数值模拟器计算不同渗透率场下油藏模型的渗透率和饱和度作为样本库;根据功能设置输入输出数据;构建小波神经算子网络模型,利用小波转化地下油水流动偏微分方程,嵌入物理意义;设置小波神经算子网络模型的超参数,在对应功能的数据集下训练小波神经算子网络模型;验证训练完成的小波神经算子网络模型的性能;输出训练完成且性能评价良好的小波神经算子网络模型,利用该模型实时采集油藏数据预测饱和度和压力场图分布。本发明可以实现快速高精度的油藏剩余油分布和饱和度预测。
创新点
技术分类 标 签 战兴产业 新一代信息技术    新兴软件和新型信息技术服务
运营方式 合作方式
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【关 闭】