【摘 要】
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利用人工智能和机器学习技术,采用人工神经网络开发并验证了用于油藏模拟历史拟合、敏感性分析和不确定性评估的智能代理模型,将其应用于油藏模拟的两个案例中.第1个案例研究
【机 构】
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圣费朗西斯大学,俄克拉荷马73104,美国西费吉尼亚大学,西费吉尼亚州摩根敦26506,美国;
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利用人工智能和机器学习技术,采用人工神经网络开发并验证了用于油藏模拟历史拟合、敏感性分析和不确定性评估的智能代理模型,将其应用于油藏模拟的两个案例中.第1个案例研究了代理模型在油藏模型历史拟合中的应用,输出结果预测了井的产量;第2个案例研究了基于人工神经网络的代理模型在CO2提高采收率油藏快速建模中的应用,目标为预测油藏压力和相饱和度在注入期间以及注入后的分布,预测效果均良好.相比基础数值模拟模型,智能代理模型运行单次模拟只需几秒钟,总节省98.9％的运算时间.智能代理模型在运算速度、消耗时间以及成本等方面都有巨大的优势.此外,智能代理模型与基础油藏模型模拟结果非常接近.
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