| 专利号 | 2023108832344 | 申请日 | 2023-07-19 | 专利名称 | 一种基于迁移学习的油井酸化措施效果预测方法 |
| 授权日 | 2023-09-19 | 专利权人 | 青岛理工大学 | 发明人 | 张凯;陶智;刘丕养;王阳;张文娟;张黎明;严侠 |
| 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迁移学习的油井酸化措施效果预测方法，属于石油工程技术领域，包括如下步骤：建立基于渗流场‑温度场‑化学场耦合模型的酸化数值模拟模型；运用数值模拟方法进行酸化过程模拟，构建模拟样本集；根据已完成酸化井的酸化前后的实际生产资料构建实际样本库；基于BP神经网络模型构建酸化措施效果预测模型，并通过模拟样本集对预测模型进行预训练；通过迁移学习方法将实际样本集代入预训练的预测模型中再次训练，微调后得到最终的预测模型；对最终的预测模型进行评价，输出评价良好的预测模型，基于评价良好的预测模型，进行酸化措施效果预测。本发明预测模型能够准确预测酸化措施效果，达到节约实验成本、时间、人力的目的。 | ||||
| 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 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
