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。
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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
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