基于深度卷積生成對抗神經網絡預測氣竄方向

作者：馮其紅,李玉潤,王森,任佳偉,周代余,范坤

摘要：注氣開發是目前油田開發最有效的EOR方法之一,但注氣開發面臨見氣時間早、氣體突進嚴重等一系列問題。通過氣竄方向預測能夠及時調整工作制度,避免問題發生。利用深度卷積對抗神經網絡建立滲透率場和注氣后氣相飽和度分布的動態映射關系,通過輸入滲透率場的數據進行圖像映射,得到不同時間的氣相飽和度分布,預測氣竄方向。結果表明:深度卷積方法在提取滲透率特征方面表現出良好性能;采用圖像的結構相似性指數(SSIM)作為檢驗指標,將用對抗神經網絡方法建立的氣相飽和度分布與商業數值模擬器預測結果進行對比,二者結構相似度大于0.9;深度卷積生成對抗網絡(DC-GAN)能夠有效地預測注入氣體在油藏中的氣竄方向。

發文機構：中國石油大學（華東）石油工程學院 非常規油氣開發教育部重點實驗室（中國石油大學（華東）） 中國石油塔里木油田公司勘探開發研究院

關鍵詞：深度卷積對抗神經網絡結構相似性指數氣相飽和度deep convolutionadversarial neural networkstructural similarity indexgas saturation

分類號： TE357.72[石油與天然氣工程—油氣田開發工程]