本發明提供一種基于人工智能的油水兩相流相對滲透網格粗化方法,1)、建立地質模型;2)、確定粗網格的尺寸和數量,劃分粗網格;3)、抽取設定比例的粗網格記為樣本集F1,其余粗網格記為樣本集F2,對樣本集F1進行相對滲透率粗化計算,得到樣本集F1中粗網格的粗尺度相對滲透率;4)、對地質模型中所有的粗網格滲透率進行數據預處理;5)、以樣本集F1中每個粗網格滲透率的分布特征和粗網格的粗尺度相對滲透率數據訓練機器學習算法,并通過十折交叉驗證法得到粗網格粗尺度相對滲透率的預測模型;6)、采用預測模型對樣本集F2中粗網格的粗尺度相對滲透率進行預測;7)、使用F1中粗尺度相對滲透率和F2中預測的粗尺度相對滲透率進行油藏數值模擬計算。
聲明:
“基于人工智能的油水兩相流相對滲透網格粗化方法” 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。
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