【技术实现步骤摘要】
本申请涉及多段流量下的井下压力模型求解，特别是涉及一种井下压力求解模型的训练、井下压力求解方法及相关装置。
技术介绍
1、油井的井下压力是评估油藏的关键参数之一，对于制定合适的开采方案和提高生产效率至关重要。通过实时监测井下压力，工程师和油田运营者可以及时了解油藏状态，预测产量，优化采油方案，从而最大程度地提高油气开采效率，减少资源浪费和环境影响。
2、相关技术中是通过使用物理约束神经网络(physics-informed neuralnetworks，pinns)来求解油井的多段流量下的渗流方程，从而得到油井的井下压力，但使用pinns求解油井的井下压力相当耗时，且获得的井下压力的精度较低。此外当更换新的多段流量时，pinns模型需重新进行训练。
技术实现思路
1、基于上述问题，本申请提供了一种井下压力求解模型的训练、井下压力求解方法及相关装置，目的是提高井下压力的求解速度和精度，并提供一种适用于任意多段流量的井下压力求解模型。
2、本申请实施例公开了如下技术方案
3、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种井下压力求解模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初步压力求解模型由干线网络、分支网络、相加模块、标量乘法模块以及相乘模块组成；所述干线网络包括主模块和残差模块；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标量乘法模块中的函数为示性函数；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空间标志点的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时间标志点的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种井下压力求解模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初步压力求解模型由干线网络、分支网络、相加模块、标量乘法模块以及相乘模块组成；所述干线网络包括主模块和残差模块；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标量乘法模块中的函数为示性函数；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空间标志点的计算公式为：
5....
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