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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明涉及一种基于微观渗流模拟和机器学习的粘性指进快速预测方法，其主要步骤包括：输入不同的二维多孔介质图片，模拟非润湿相驱替润湿相的微观渗流过程，得到不同毛管数和粘度比下非润湿相突破时的饱和度场，依据非润湿相饱和度随粘度比对数或毛管数对数的变化曲线划分不同粘性指进类型区域并绘制粘性指进相图，对二维多孔介质图片和非润湿相突破时的饱和度场进行处理，得到训练图像与标签图像，输入U‑Net网络进行训练，利用网络对新的多孔介质图片在不同的毛管数与粘度比下的饱和度场和粘性指进类型进行预测。该方法基于典型多孔介质的粘性指进图版即可预测同类型多孔介质在不同毛管数和粘度比下的饱和度场和粘性指进类型，提高了计算效率。

主权项：1.一种基于微观渗流模拟和机器学习的粘性指进快速预测方法，其特征在于以下步骤：1输入不同二维多孔介质图片，利用格子玻尔兹曼方法模拟非润湿相驱替润湿相的微观渗流过程，在初始时刻多孔介质中的孔隙全部被润湿相占据，得到不同毛管数Ca和不同粘度比M下非润湿相突破时的饱和度场；2针对某一多孔介质图片，基于不同毛管数Ca和不同粘度比M下非润湿相突破时的饱和度场计算非润湿相饱和度Sn，在某一毛管数Ca下，绘制非润湿相饱和度Sn随粘度比对数logM的变化曲线，依据非润湿相饱和度Sn的大小分为粘性指进区，过渡区和平稳驱替区，或粘性指进区，过渡区和毛管指进区，绘制在某一粘度比M下，非润湿相饱和度Sn随毛管数对数logCa的变化曲线，依据非润湿相饱和度Sn的大小分为毛管指进区，过渡区和粘性指进区，或毛管指进区，过渡区和平稳驱替区；3基于不同毛管数Ca和粘度比M下的分区结果，将毛管数Ca和粘度比M的双对数图划分为粘性指进区，毛管指进区，平稳驱替区和过渡区，得到针对每一张多孔介质图片的粘性指进相图；4基于二维多孔介质图片进行输入处理，得到训练图像；5基于非润湿相突破时的饱和度场及其所对应的粘性指进类型进行输出处理，得到标签图像；6将步骤4和步骤5中得到的训练图像与该多孔介质图片在该毛管数Ca和粘度比M下的标签图像一一对应，将对应后的图像输入到U-Net网络中进行训练；7利用步骤4的方法对新的多孔介质图片进行处理，输入网络中对其在不同毛管数Ca和不同粘度比M下非润湿相突破时的饱和度场与粘性指进类型进行预测；所述步骤4中的训练图像处理方法如下：将二维多孔介质图片中孔隙部分的像素值设为1，固体骨架部分的像素值设为0，得到单通道灰度图，并建立两个与多孔介质图片像素点数目相同的二维矩阵，矩阵中的数值分别为毛管数对数logCa和粘度比对数logM，将单通道灰度图与两个二维矩阵依次进行叠加，得到训练图像；所述步骤5中的标签图像处理方法如下：将驱替相突破时的饱和度场图中固体骨架部分的像素值设为0，驱替相部分的像素值设为1，被驱替相部分的像素值设为2，得到单通道灰度图，并建立4个与多孔介质图片像素点数目相同的二维矩阵，每个矩阵分别对应毛管指进，平稳驱替，粘性指进和过渡区四种粘性指进类型，将饱和度场对应的粘性指进类型二维矩阵中的数值全部赋值为1，其余的二维矩阵中的数值全部赋值为0，将单通道灰度图与4个二维矩阵依次进行叠加，得到标签图像。

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