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摘要：本发明公开了一种集成代理模型与在线学习的油藏参数反演建模方法，属于油气藏开发领域，包括如下步骤：结合油藏数值模拟器与先验参数，构建数据集；构建并训练基于Transformer模型的油藏数值模拟代理模型；使用优化算法迭代调整油藏模型参数集合；构建在线学习机制，基于随机丢弃神经元结构确定代理模型预测的不确定性，挑选不确定性大的油藏模型参数；对挑选的油藏模型参数进行数值模拟，获取新的模拟生产数据，使用当前所有的数据集重新训练代理模型；根据最终油藏模型参数集合，确定实际油藏参数的分布情况，完成油藏参数反演过程。本发明能够根据少量的油藏数值模拟，构建准确的数值模拟代理模型，提高油藏参数反演效率。
主权项：1.一种集成代理模型与在线学习的油藏参数反演建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、结合油藏数值模拟器与先验参数，获取油藏模型参数与模拟生产数据，构建油藏数值模拟数据集；步骤2、构建基于Transformer模型的油藏数值模拟代理模型，并结合油藏数值模拟数据集训练代理模型；步骤3、使用优化算法迭代调整油藏模型参数集合，进而使用代理模型评估更新模型的数据拟合效果；步骤4、在优化算法迭代中，构建在线学习机制，基于随机丢弃神经元结构确定代理模型预测的不确定性，挑选不确定性大的油藏模型参数；步骤5、对挑选的油藏模型参数进行数值模拟，获取新的模拟生产数据，构建新油藏数值模拟数据集，使用当前所有的数据集重新训练代理模型；步骤6、根据步骤3优化算法迭代求解后得到的最终油藏模型参数集合，确定实际油藏参数的分布情况，完成油藏参数反演过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 一种集成代理模型与在线学习的油藏参数反演建模方法
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