【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及石油工程，尤其涉及一种基于迁移学习构建油藏模拟代理模型的新方法。
技术介绍
1、精确地表征地下流体流动，对于石油、天然气和地下水资源的开发至关重要。由于地质构造和油、气、水多相流的复杂性，通常需要采用高精度的数值模拟技术来表征地下流体流动。在实际工程问题中，数值模拟往往需要昂贵的计算资源。最近的研究表明，基于深度学习方法构建的代理模型可以有效替代数值模拟过程。代理模型可以用来解决地质不确定量化问题，预测不同的地质模型下的流场演变，也可以用来处理生产优化问题，预测时变井控下的流场演变。
2、现有的方法构建代理模型通常需要大量的高保真训练数据，而生成这些训练数据本身计算资源消耗大、计算时间长，因此限制了代理模型在实际工程问题中的应用。迁移学习方法可以利用已有知识来加速新任务的学习进程，减少训练数据生成以及模型训练的时间消耗。代理模型构建过程中对井控信息的处理往往通过单通道的二维或三维矩阵表征并作为深度学习模型的输入特征，其中生产井对应的矩阵元素赋值为负的井控数值，而注入井为正的井控数值，其余的矩阵元素设置为零。该井...
【技术保护点】
1.一种基于迁移学习构建油藏模拟代理模型的新方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于迁移学习构建油藏模拟代理模型的新方法，其特征在于，步骤S2中，构建高保真数据集的步骤，具体包括：随机扰动井控参数，利用数值模拟软件对细尺度油藏模型进行少量的模拟计算，生成模型训练所需要的高保真输入、输出参数；根据数值模拟求解过程中前后时间步的迭代机制，选取渗透率分布、井位井控分布、当前时刻的压力和饱和度分布作为模型的输入参数，下一时刻的压力和饱和度的分布作为模型的输出参数。
3.如权利要求2所述的一种基于迁移学习构建油藏模拟代理模型的新方...
【技术特征摘要】
1.一种基于迁移学习构建油藏模拟代理模型的新方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于迁移学习构建油藏模拟代理模型的新方法，其特征在于，步骤s2中，构建高保真数据集的步骤，具体包括：随机扰动井控参数，利用数值模拟软件对细尺度油藏模型进行少量的模拟计算，生成模型训练所需要的高保真输入、输出参数；根据数值模拟求解过程中前后时间步的迭代机制，选取渗透率分布、井位井控分布、当前时刻的压力和饱和度分布作为模型的输入参数，下一时刻的压力和饱和度的分布作为模型的输出参数。
3.如权利要求2所述的一种基于迁移学习构建油藏模拟代理模型的新方法，其特征在于，步骤s3中，尺度升级粗化油藏模型的步骤，具体包括：使用尺度升级手段，对细尺度油藏模型进行网络粗化，得到粗尺度的油藏模型。
4.如权利要求3所述的一种基于迁移学习构建油藏模拟代理模型的新方法，其特征在于，步骤s4中，构建低保真数据集的步骤，具体包括：随机扰动井控参数，利用数值模拟软件对粗尺度油藏模型进行大量的模拟计算，生成模型训练所需要的低保真输入、输出参数。
5.如权利要求4所述的一种基于迁移学习构建油藏模拟代理模型的新方法，其特征在于，步骤s5中，构建深度学习模型的步骤，具体包括：基于u-net神经网络建立深度学习模型，并在基础u-net网络上进行改进增加嵌入模块来处理时变的井控参数，在嵌入模块中，井控参数经过复制和卷积嵌入深度学习模型中；在构建好的深度学习模型中，输入参数经过编码模块处理后进入隐空间，在隐空间中与嵌入模块输入的井控参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙文跃，崔佳伟，李航宇，刘树阳，刘峻嵘，
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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