基于机器学习的数字岩心孔渗预测方法研究

基于机器学习的数字岩心孔渗预测方法研究

论文摘要

岩石孔渗特征是影响储层流体储集及渗流能力的主要因素。目前数字岩心孔渗参数计算通常采用孔隙尺度建模并进行数值模拟,具有建模复杂、耗时长的缺点。为此,本文根据天然岩心CT扫描结果,运用OpenFOAM生成654组训练样本,并通过机器学习算法建立数字岩心孔渗快速预测模型,并对模型超参数进行敏感性分析。当学习率为0.003时,模型具有较强的泛化能力,孔渗预测结果误差小于10%的占比90%以上,且能够在1 s内完成。研究结果实现了数字岩心孔渗高效率、高精度预测,能够有效降低生产成本,提高工作效率。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基于机器学习的数字岩心孔渗预测方法
  •   1.1 卷积神经网络
  •     1.1.1 卷积层
  •     1.1.2 池化层
  •     1.1.3 全连接层
  •   1.2 三维卷积神经网络
  • 2 实例应用
  •   2.1 学习数据库建立
  •   2.2 卷积神经网络设计
  •   2.3 损失函数
  •   2.4 学习率
  •   2.5 结果分析
  • 3 结论
  • 4 展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王依诚,姜汉桥,于馥玮,成宝洋,徐飞,李俊键

    关键词: 机器学习,数字岩心,渗透率预测,扫描

    来源: 石油科学通报 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 石油天然气工业,自动化技术

    单位: 中国石油大学(北京)油气探测与工程国家重点实验室

    基金: 国家重大专项课题(2017ZX05009-005),中国石油大学(北京)优秀青年学者基金(2462019QNXZ04)资助

    分类号: TP181;TE311

    页码: 354-363

    总页数: 10

    文件大小: 3813K

    下载量: 260

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