【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于油藏工程，具体涉及一种基于增强物理意义神经网络的复杂油藏数值模拟方法。
技术介绍
1、在油藏数值模拟领域，偏微分方程组可以准确的描述油藏开发过程中压力和饱和度的分布情况。传统的偏微分方程数值求解，需要采用有限元法、有限差分法等构建数值格式，通过大量的迭代计算对油藏的压力和饱和度变化进行模拟。油藏数值模拟可以准确的计算出油藏未来的压力和饱和度分布，以及注水井注入量、生产井产量等数据，用来指导实际生产开发。但是传统的油藏数值模拟方法在模拟复杂油藏时通常需要耗费大量的计算资源，计算成本昂贵。
2、随着计算机技术与数据科学的不断发展，机器学习、深度学习等人工智能技术迅速发展，并在多个实用场景中得到了广泛的应用。在油气田开发、油藏工程领域，物理信息引导的神经网络已经被广泛研究，用于偏微分方程的求解，以及构建代理模型来解决传统油藏数值模拟计算昂贵的问题。但是，复杂油藏，例如三维非均质与三维裂缝性油藏生产过程中的压力和饱和度变化剧烈，属于强非线性问题，目前基于物理意义的神经网络无法对三维非均质与三维裂缝性油藏的数值模型进行求...
【技术保护点】
1.一种基于增强物理意义神经网络的基于增强物理意义神经网络的复杂油藏数值模拟方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述增强物理意义神经网络模型包括三层全连接层、一层锚定层、一层正则化层、自适应激活函数、跳跃连接以及更新门；三层全连接层为第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层，所述锚定层置于第一全连接层之后，所述正则化层置于锚定层之后，所述第二全连接层置于正则化层之后，所述自适应激活函数置于第二全连接层之后，跳跃连接将压力信息从第一全连接层之前传递至第三全连接层之后，所述更新门置于第三全连接层及跳跃连接之后；所述增强物...
【技术特征摘要】
1.一种基于增强物理意义神经网络的基于增强物理意义神经网络的复杂油藏数值模拟方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述增强物理意义神经网络模型包括三层全连接层、一层锚定层、一层正则化层、自适应激活函数、跳跃连接以及更新门；三层全连接层为第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层，所述锚定层置于第一全连接层之后，所述正则化层置于锚定层之后，所述第二全连接层置于正则化层之后，所述自适应激活函数置于第二全连接层之后，跳跃连接将压力信息从第一全连接层之前传递至第三全连接层之后，所述更新门置于第三全连接层及跳跃连接之后；所述增强物理意义神经网络模型学习的是压力到压力的映射，输入为当前时间步的油藏压力数...
【专利技术属性】
技术研发人员：严侠，蔺靖淇，王胜，张钊，张凯，张黎明，刘丕养，张华清，王阳，姚军，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：
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