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一种基于图神经网络的井间动态连通性识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于图神经网络的井间动态连通性识别方法及系统,涉及井间连通性识别领域,包括获取目标井网的几何信息;获取述目标井网的历史生产数据;根据述目标井网的几何信息和历史生产数据,建立图神经网络模型;获取目标井网的实时生产数据,并根据实时生产数据和图神经网络模型,识别目标井网内各个井间的动态流通性。本发明通过图神经网络的机器学习方法,利用井网的几何信息和历史生产数据,来识别井网之中不同井之间的动态连通性状况,真实反映注水井和生产井层内的连通性特征。

著录项

  • 公开/公告号CN111364953A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国石油大学(华东);

    申请/专利号CN202010157632.4

  • 申请日2020-03-09

  • 分类号

  • 代理机构北京高沃律师事务所;

  • 代理人杨媛媛

  • 地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

  • 入库时间 2023-12-17 09:55:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):E21B43/20 申请日:20200309

    实质审查的生效

  • 2020-07-03

    公开

    公开

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