数据驱动与物理驱动融合的双驱动渗流代理模型构建
Petroleum Geology and Recovery Efficiency（2023）
Abstract
渗流代理模型的构建是油气藏模拟技术研究的前沿方向,而目前广泛使用的纯数据驱动渗流代理模型无理论支撑,对数据数量和质量的要求较高,很大程度上限制了渗流代理模型的发展.为此提出了数据驱动与物理驱动相融合的双驱动渗流代理模型,其在纯数据驱动渗流代理模型的基础上,融合油气渗流理论,模拟预测油气渗流过程.结果表明:相较于纯数据驱动渗流代理模型,即使训练数据极度稀疏,双驱动渗流代理模型仍具有较高的预测精度;通过在训练数据中加入不同等级的干扰噪声,验证了双驱动渗流代理模型的鲁棒性优于纯数据驱动渗流代理模型;通过迁移学习,将训练好的双驱动渗流代理模型应用到新的渗流场,实现了快速收敛并节省了计算资源.
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