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申请/专利权人：中国石油集团科学技术研究院有限公司;中国石油天然气集团有限公司

摘要：本发明公开了一种基于物理约束神经网络的剩余油分布预测方法和装置。所述方法包括，预先构建神经网络，在预测网络的基础上嵌入数据处理网络，包含物理条件卷积计算层、图像卷积计算层和数据融合层；基于地质模型，通过数值模拟，获取不同储层物性下的注水开发方案和剩余油分布图像的时序数据，将储层物性图像与对应剩余油分布图像一一拼接；利用数据处理网络进行数据卷积特征提取和不同维度数据融合；进行模型训练，得到剩余油分布时序预测模型；根据目标区块的储层物性数据、设计的注水开发方案数据和时间步长，预测剩余油分布时序数据。该方法较数值模拟计算耗时短，且描述剩余油变化过程，为注水开发油藏动态演化规律分析提供有效支持。

主权项：1.一种基于物理约束神经网络的剩余油分布预测方法，其特征在于，包括：将目标区块的储层物性数据、注水开发方案数据和时间步长输入剩余油分布时序预测模型，根据模型的输出结果得到剩余油分布时序数据，所述剩余油分布时序预测模型通过下述方式预先建立：基于所述目标区块的地质模型，通过数值模拟获取不同储层物性图像下的注水开发方案和剩余油分布图像的时序数据，针对相同的注水开发方案的时序数据和储层物性图像，将储层物性图像与对应的剩余油分布图像的时序数据一一拼接，得到拼接后的时序图像，结合该注水开发方案的时序数据得到新的时序数据，作为一个样本，得到样本集；将所述样本集输入选定神经网络，所述神经网络在预测网络的基础上嵌入数据处理网络，所述数据处理网络包含物理条件卷积计算层、图像卷积计算层和数据融合层，利用所述物理条件卷积计算层对样本中的注水开发方案的时序数据进行特征提取和上采样，得到注水开发方案卷积特征，利用所述图像卷积计算层对拼接后的时序图像进行特征提取，得到图像卷积特征，通过所述数据融合层得到注水开发方案卷积特征和图像卷积特征的融合特征，利用所述数据处理网络的输出数据对所述预测网络进行训练，得到剩余油分布时序预测模型。

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