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申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司石油工程技术研究院
申请日：2022-12-07
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118153727A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;G06F30/27;G06N3/045;G06N3/08;G06F111/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及油藏开发技术领域，具体涉及一种基于分步协作网络的页岩油藏压裂改造效果预测方法。本发明所述方法基于深度学习构建分步协作网络模型，通过动态调整辅助神经网络和融合神经网络的超参数，找到最优参数设置，并基于该设置预测改造效果。本发明方法预测准确率高，适应能力较强，计算速度快。本发明方法有效解决了体积压裂改造区范围及效果预测成本高、预测时间长的问题。
主权项：1.一种基于分步协作网络的页岩油藏压裂改造效果预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：收集数据资料；建立预测页岩油藏压裂改造效果的分步协作网络模型，所述模型包括高维数据接收模块、处理高维度数据的辅助神经网络模块、低维度数据接收模块、数据整合模块和处理低维度数据的融合神经网络模块；对所述模型进行初始化；动态调整分步协作模型中辅助神经网络和融合神经网络的超参数，两个神经网络中的超参数设置保持一致性原则；反复调整超参数和训练模型，并根据评价指标计算方法计算调整参数后的结果，通过比较不同超参数下的预测结果，获取最优模型设置；重新训练分步协作模型，并对改造区范围和改造区等效渗透率进行预测，通过评价指标确定模型预测效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司石油工程技术研究院 一种基于分步协作网络的页岩油藏压裂改造效果预测方法
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