融合点云残差网络和考虑滑移的流场和压力场预测方法技术

本发明专利技术公开了一种融合点云残差网络和考虑滑移的流场和压力场预测方法，属于智能油气田开发技术领域，包括如下步骤：步骤1、构建三维数字岩心并在数字岩心内随机生成孔隙结构；步骤2、对构建的三维数字岩心进行竖直切片得到二维多孔介质，对二维多孔介质进行图像分割，得到二维多孔介质孔隙空间；步骤3、构建二维多孔介质数据集；步骤4、构建点云残差网络，并耦合流动方程构建损失函数；步骤5、数据归一化处理；步骤6、对点云残差网络模型进行训练输出，用于真实场景下流场和压力场的预测。本发明专利技术点云残差网络预测精度更高，对于油气渗流以及计算流体力学考虑滑移流动的模拟有着至关重要的作用。重要的作用。重要的作用。

【技术实现步骤摘要】
融合点云残差网络和考虑滑移的流场和压力场预测方法


[0001]本专利技术属于智能油气田开发
，具体涉及一种融合点云残差网络和考虑滑移的流场和压力场预测方法。

技术介绍

[0002]油气资源事关国家社会经济可持续发展和能源安全，随着常规油气资源的开发进入中后期，我国石油对外依存度逐年上升，我国页岩油储量丰富，是未来增储上产的主要阵地。页岩油藏孔隙介质中发育着丰富的有机孔隙和无机孔隙，页岩油在这两种不同孔隙内的运移规律以及赋存状态均不相同，纳米级孔隙的壁面矿物属性对页岩油流动有极大的影响不同矿物壁面具有不同的润湿性，流体在壁面的吸附程度也不同。有机质孔隙表面为干酪根，油相润湿；无机质孔隙表面为黏土矿物，水相润湿。此外，在不同矿物相孔隙内的流动具有不同的滑移条件，纳米孔隙中的有机质壁面滑移对流体流动的影响很大，无机质的壁面滑移几乎可以忽略，常规基于达西定律的渗流数学模型不再适用。开发技术政策制定、开发方案优化、提高采收率技术实施的基本前提是探索出页岩储层中流体的渗流机理，以及明确致密油有效动用条件与流动参数。并且通过岩心实验来实现揭示致密多孔隙的渗流汇率存在耗时长、成本高等问题。
[0003]到目前为止，针对页岩油流动模拟有一系列方法，如分子动力学模拟(MDS)、孔隙网络建模(PNM)和直接数值模拟(DNS)、岩心分析等。MDS需要大量计算，其模拟规模太小。因此，直接使用MDS在孔隙尺度上模拟多孔介质中的流动是不现实的。PNM是一种具有孔隙和喉道的简单几何形状，用于表示多孔介质中的复杂孔隙空间，其优点是反映数字岩心的拓扑和连通性，并减少模拟计算然而，由于孔隙与喉道空间的简化，PNM进行流动模拟存在一定的误差。对于DNS虽然求解精度较高，但实际流体动力学问题的传统数值模拟需要在特定模型参数的网格上求解偏微分方程(PDE)系统。求解非线性耦合偏微分方程的求解过程通常需要构造大型矩阵，这使得迭代过程计算复杂。
[0004]深度学习技术近年来随着机器学习和人工智能的诞生和发展逐渐兴起，具有自我组织学习输出特征，在学习中不断适应问题的特性，能够十分稳定并且准确地去分析处理大规模的数据集，深度学习在非线性计算、模式识别、数据挖掘等领域都被大量应用，其中的卷积神经网络方法也越来越广泛地被用于石油行业中。因此，可以利用卷积神经网络来解决流动模拟需要求解大量的耦合PDE问题，利用卷积网络可以得到多孔介质的几何边界，在网络中控制偏微分方程的残差，将边界条件等加入损失函数中。通过一定的稀疏点来进行训练，利用卷积网络求解逆问题，从而得到整个多孔介质考虑滑移流动的速度场和压力场。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种融合点云残差网络和考虑滑移的流场和压力场预测方法，通过将点云残差网络中的损失函数加入流动方程，选取一定的稀疏点作为
训练集，通过稀疏点求解逆问题，得到多孔介质的压力场、速度场，以此来实现页岩油多孔介质考虑滑移的流动精准预测。
[0006]本专利技术的技术方案如下：
[0007]一种融合点云残差网络和滑移的流场和压力场预测方法，具体包括如下步骤：
[0008]步骤1、构建三维数字岩心，并在数字岩心内随机生成孔隙结构，数字岩心的孔隙结构内充填流体，其余部分均设置为骨架；
[0009]步骤2、对构建的三维数字岩心进行竖直切片得到二维多孔介质，对二维多孔介质进行图像分割，得到二维多孔介质孔隙空间；
[0010]步骤3、利用多物理场仿真模拟软件分别求取二维多孔介质孔隙空间所对应的速度矢量，基于二维多孔介质孔隙空间及其所对应的速度矢量，构建二维多孔介质数据集；
[0011]步骤4、构建点云残差网络，并耦合流动方程构建损失函数；
[0012]步骤5、数据归一化处理；
[0013]步骤6、采用归一化后的数据对点云残差网络模型进行训练，设置学习率、参数Epoch、batch，训练结束后，采用训练完成的模型对二维多孔介质流场和压力场进行预测，当预测结果表明当前模型性能良好时，输出该模型，将该模型用于真实场景下流场和压力场的预测。
[0014]进一步地，步骤1中，孔隙结构包括有机质孔隙和无机质孔隙，针对三维数字岩心划分有机质孔隙与无机质孔隙边界。
[0015]进一步地，步骤2中，采用Image J软件对二维多孔介质片图像上的有机质、无机质和孔隙进行标注后，再将二维岩心切片的几何单位更改为纳米级别，获得边长为100nm的二维多孔介质孔隙空间。
[0016]进一步地，步骤3的具体过程如下：
[0017]步骤3.1、将二维多孔介质内的流体设置为稳态流动的不可压缩牛顿流体，流体流速不随时间而变化，则NS方程简化为等式(1)、(2)所示；设置二维多孔介质的边界条件以及有机孔隙与无机质壁面滑移条件，考虑有机孔隙壁面滑移条件如式(3)所示；设置二维多孔介质内流体的密度和粘度，将二维多孔介质的一侧设置为流体入口，将多孔介质的另一侧设置为流体出口，设置流体的入口压力和出口压力，入口与出口的初始压力条件如(4)和(5)；
[0018][0019][0020][0021]P
in
＝C1ꢀꢀ
(4)
[0022]P
out
＝C2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0023]其中，μ为流体的黏度，单位为Pa
·
s；表示梯度算子；为对矢量求散度；U为速度矢量，单位为m/s；P为流体的压力，单位为Pa；U|
wall
为壁面的速度；b为有机孔隙壁面滑移长度，单位为m；n为壁面的法向单位向量；P
in
和P
out
分别为入口和出口的压力，单位为Pa；C1和C2均为设定的压力常数；
[0024]步骤3.2、分别针对二维多孔介质孔隙空间，基于数字岩心孔隙空间构建二维多孔
介质，利用多物理场仿真模拟软件模拟得到流体在二维多孔介质内的流动过程，获取各多孔介质稳定状态下的流场分布，获取流场流动模拟过程中各数据采集点的横坐标、纵坐标、压力、速度水平分量u和速度竖直分量v，进而构建二维多孔介质数据集；
[0025]步骤3.3、在构建的二维多孔介质数据集内选取部分点作为数据采集点，构建训练集和测试集；
[0026]为了保证训练集对整个平面的均匀取样，首先设置速度水平分量u和速度竖直分量v的大小阈值分别为u<10
‑
20
,v<10
‑
20
得到无机质边界，并标记无机质边界区域点，统计无机质边界点个数为M2，无机质壁面为无滑移条件；自定义设置点密度k，然后设置x1,y1，具体公式如下式，
[0027][0028]其中，k为自定义的点密度，i为一个循环，i∈[0,k)且为整数；
[0029]通过公式(6)和(7)得到k个x1和k个y1，对得到的x1和y1相互组合得到坐标(x1,y1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合点云残差网络和考虑滑移的流场和压力场预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1、构建三维数字岩心，并在数字岩心内随机生成孔隙结构，数字岩心的孔隙结构内充填流体，其余部分均设置为骨架；步骤2、对构建的三维数字岩心进行竖直切片得到二维多孔介质，对二维多孔介质进行图像分割，得到二维多孔介质孔隙空间；步骤3、利用多物理场仿真模拟软件分别求取二维多孔介质孔隙空间所对应的速度矢量，基于二维多孔介质孔隙空间及其所对应的速度矢量，构建二维多孔介质数据集；步骤4、构建点云残差网络，并耦合流动方程构建损失函数；步骤5、数据归一化处理；步骤6、采用归一化后的数据对点云残差网络模型进行训练，设置学习率、参数Epoch、batch，训练结束后，采用训练完成的模型对二维多孔介质流场和压力场进行预测，当预测结果表明当前模型性能良好时，输出该模型，将该模型用于真实场景下流场和压力场的预测。2.根据权利要求1所述融合点云残差网络和滑移的流场和压力场预测方法，其特征在于，所述步骤1中，孔隙结构包括有机质孔隙和无机质孔隙，针对三维数字岩心划分有机质孔隙与无机质孔隙边界。3.根据权利要求1所述融合点云残差网络和滑移的流场和压力场预测方法，其特征在于，所述步骤2中，采用Image J软件对二维多孔介质片图像上的有机质、无机质和孔隙进行标注后，再将二维岩心切片的几何单位更改为纳米级别，获得边长为100nm的二维多孔介质孔隙空间。4.根据权利要求1所述融合点云残差网络和滑移的流场和压力场预测方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程如下：步骤3.1、将二维多孔介质内的流体设置为稳态流动的不可压缩牛顿流体，流体流速不随时间而变化，则NS方程简化为等式(1)、(2)所示；设置二维多孔介质的边界条件以及有机孔隙与无机质壁面滑移条件，考虑有机孔隙壁面滑移条件如式(3)所示；设置二维多孔介质内流体的密度和粘度，将二维多孔介质的一侧设置为流体入口，将多孔介质的另一侧设置为流体出口，设置流体的入口压力和出口压力，入口与出口的初始压力条件如(4)和(5)；为流体出口，设置流体的入口压力和出口压力，入口与出口的初始压力条件如(4)和(5)；为流体出口，设置流体的入口压力和出口压力，入口与出口的初始压力条件如(4)和(5)；P
in
＝C1ꢀꢀ
(4)P
out
＝C2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)其中，μ为流体的黏度，单位为Pa
·
s；表示梯度算子；为对矢量求散度；U为速度矢量，单位为m/s；P为流体的压力，单位为Pa；U|
wall
为壁面的速度；b为有机孔隙壁面滑移长度，单位为m；n为壁面的法向单位向量；P
in
和P
out
分别为入口和出口的压力，单位为Pa；C1和C2均为设定的压力常数；步骤3.2、分别针对二维多孔介质孔隙空间，基于数字岩心孔隙空间构建二维多孔介
质，利用多物理场仿真模拟软件模拟得到流体在二维多孔介质内的流动过程，获取各多孔介质稳定状态下的流场分布，获取流场流动模拟过程中各数据采集点的横坐标、纵坐标、压力、速度水平分量u和速度竖直分量v，进而构建二维多孔介质数据集；步骤3.3、在构建的二维多孔介质数据集内选取部分点作为数据采集点，构建训练集和测试集；为了保证训练集对整个平面的均匀取样，首先设置速度水平分量u和速度竖直分量v的大小阈值分别为u<10
‑
20
,v<10
‑
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得到无机质边界，并标记无机质边界区域点，统计无机质边界点个数为M2，无机质壁...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙海，周亮，樊冬艳，张磊，姚军，杨永飞，张凯，桑茜，严侠，刘磊，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：