基于深度學(xué)習(xí)加速的油藏數(shù)值模擬自動歷史擬合方法

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摘要：歷史擬合是降低油藏模型不確定性的重要方法，是對油藏進(jìn)行生產(chǎn)動態(tài)預(yù)測和開發(fā)方案設(shè)計的基礎(chǔ)。由于油藏模型往往包含數(shù)十萬甚至數(shù)百萬個不確定參數(shù)，重復(fù)調(diào)用油藏數(shù)值模擬器將對歷史擬合的計算效率造成嚴(yán)重影響。針對該問題，提出一種基于多樣視角深度全卷積編碼-解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油藏數(shù)值模擬代理模型構(gòu)建方法。模型包含編碼-解碼單元和時間處理單元兩部分，嵌入多樣視角網(wǎng)絡(luò)（VoVNet）的編碼-解碼單元實現(xiàn)輸入?yún)?shù)的空間特征提取，而時間處理單元用來捕獲時間的影響。（剩余17103字）