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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明涉及油气田开发技术领域，特别针对一种基于人工神经网络的离子水驱等效数值模拟方法。通过本申请所述的人工神经网络方法，在给定注入水离子浓度和初始相对渗透率曲线的情况下，可以直接计算出IMEX模拟器所对应的相对渗透率曲线，将离子水驱过程等效为IMEX模拟器模拟，无需模拟离子水驱中的注入水中的离子与岩石黏土矿物产生的交换过程。利用计算得到的相对渗透率曲线带入IMEX模拟器中，可快速获得相同的模拟效果。相比使用STARS模拟器，该方法减少了模拟的组分，避免了复杂的离子交换反应过程，从而大幅度减少了计算时间。
主权项：1.一种基于人工神经网络的离子水驱等效数值模拟方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.构建神经网络训练数据库，并确定数据库结构由目的模型初始相对渗透率曲线参数、注入水的离子浓度组成、以及经IMEX模拟器计算后的等效相对渗透率曲线参数组成；其中，经IMEX模拟器计算后的等效相对渗透率曲线参数组成构建方法为:采用STARS模拟器进行离子水驱模拟，以初始相对渗透率曲线参数、注入水的离子浓度组成作为模型参数；同时采用IMEX模拟器通过调整初始相对渗透率曲线进行模拟，当累产油量达到与STARS模拟结果相同时，停止模拟。此时IMEX模型的相对渗透率曲线作为等效的相对渗透率曲线。S2.将相对渗透率曲线转化为Corey方程，以初始相对渗透率曲线参数所对应的Corey方程参数Krocw、Krwor、Sw、Sor、Scw、Swcrit、No、Nw和注入水的离子浓度组成Na+、SO42-、Mg2+、Ca2+作为输入，等效相对渗透率曲线参数对应的Corey方程参数Krocw、Krwor、Sw、Sor、Scw、Swcrit、No、Nw作为输出，导入人工神经网络中进行训练；S3.将目的模型的初始相对渗透率曲线参数、注入水的离子浓度组成带入到人工神经网络，以IMEX模拟器等效相对渗透率曲线作为输出结果，将其带入到IMEX中进行模拟，模拟结果与STARS模拟器结果对比，当累产油误差≤10％，证明模拟结果满足精度要求，人工神经网络的离子水驱等效数值模拟结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种基于人工神经网络的离子水驱等效数值模拟方法
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