【摘 要】
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目前机器学习仍属于纯数据驱动下的单一数据学习,其结果和学习过程的物理可解释性有待提高。在油气田开发中,井网密度较小,井点数据属于稀疏训练样本数据,即使采用深度学习,
【机 构】
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中国石油大学（华东）油气渗流研究中心,中国石化胜利油田勘探开发研究院,香港中文大学数学系
【基金项目】
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国家重大科技专项(2017ZX05009-001,2016ZX05060-010),中央高校基本科研业务费专项(18CX05029A,17CX06007),中石化大数据前瞻项目(20191115200418146)
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目前机器学习仍属于纯数据驱动下的单一数据学习,其结果和学习过程的物理可解释性有待提高。在油气田开发中,井网密度较小,井点数据属于稀疏训练样本数据,即使采用深度学习,其预测效果仍欠佳。油气流动物理过程一般较为明确,即满足渗流方程,将渗流方程作为约束条件加入深度学习损失函数项,建立一种考虑物理过程信息的油气渗流深度学习新模型。通过单相和两相流算例验证模型的正确性和高效性。结果表明:在数据样本充足情况下,无论是传统模型还是新建模型均能获得良好的学习和预测效果;随着数据样本的减少,传统模型的学习和预测结果误差也随
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