針對(duì)具有復(fù)雜地質(zhì)特征的大規(guī)模油藏反演建模難題,研究整合深度學(xué)習(xí)模型與數(shù)據(jù)同化算法的自動(dòng)歷史擬合方法。提出奇異值分解-深度變分自編碼模型,基于奇異值差分譜估計(jì)油藏模型參數(shù)的本征維數(shù),并以此作為潛變量維數(shù);編碼器對(duì)油藏模型參數(shù)進(jìn)行特征提取并降維至低維潛變量空間,解碼器將低維潛變量重構(gòu)生成與先驗(yàn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)特征一致的油藏模型;結(jié)合多次迭代同化的集合光滑方法,更新低維潛變量并解碼重構(gòu)至對(duì)應(yīng)的油藏模型參數(shù),進(jìn)行生產(chǎn)歷史擬合。結(jié)果表明:保留90%信息估計(jì)的模型參數(shù)本征維數(shù)作為潛變量維數(shù),能夠保持清晰的相邊界;相比傳統(tǒng)的奇異值分解降維方法深度變分自編碼模型能夠有效地處理復(fù)雜離散地質(zhì)特征;提出的方法能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)河流相分布。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020年04期 第68-76頁(yè) 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

變分自編碼模型結(jié)構(gòu)示意圖

C j = ∑ i=1 j σ i / ∑ i=1 k σ i ,k= min (Μ,Ν),j=1,?,k.?????? ??? (14)該方法適用于小樣本情形,對(duì)于大量樣本情形,由于樣本數(shù)量增加導(dǎo)致次要奇異值部分被高估,無(wú)法真實(shí)反映奇異值的信息保留貢獻(xiàn)率。因此提出奇異值差分譜方法,確定矩陣本征維數(shù),奇異值差分譜定義為

整合奇異值分解方法、變分編碼模型以及ES-MDA數(shù)據(jù)同化方法形成綜合的自動(dòng)歷史擬合求解方法,如圖3所示。首先根據(jù)初始油藏模型計(jì)算地質(zhì)特征的本征維數(shù),并訓(xùn)練變分編碼模型。其次使用變分編碼模型的解碼器對(duì)油藏模型進(jìn)行降維參數(shù)化表征,ES-MDA迭代同化油田歷史觀測(cè)數(shù)據(jù),更新降維潛變量;使用變分編碼模型的解碼器重構(gòu)油藏模型并進(jìn)行數(shù)值模擬計(jì)算,用于下一次潛變量迭代更新,多次迭代求解,直至滿足收斂條件,如達(dá)到提前設(shè)定的迭代次數(shù),輸出最終擬合模型。2 算 例

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2912420