本發明涉及一種基于雙并聯神經網絡的機器學習的注采連通性確定方法,具體包括以下步驟:步驟一:獲取雙并聯神經網絡模型的輸入、輸出數據,并進行數據預處理,步驟二:構建雙并聯神經網絡,并進行模型訓練,步驟三:基于訓練完成的雙并聯神經網絡,進行連通性分析,步驟四:利用測試集數據檢查模型的泛化能力。本發明具有計算速度快,經濟成本低,表征精度高,無需考慮地質靜態參數等優點。該網絡還可以用于生產預測,對于油田現場調整注采關系,采取堵水調剖措施,以及井網優化等都具有重要的指導意義;通過歷史注采數據,可準確計算評估注采動態連通性的演變過程及生產歷史內總的連通情況,集成兩種連通性分析為一體,可滿足實際應用需求。
聲明:
“基于雙并聯神經網絡的機器學習的注采連通性確定方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)