基于深度神经网络模拟复杂多孔介质中两相驱替过程.docxVIP

下载本文档

0
0
约1.8万字
约 38页
2024-11-14 发布于广东
举报
版权申诉

基于深度神经网络模拟复杂多孔介质中两相驱替过程.docx

1、本文档共38页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于深度神经网络模拟复杂多孔介质中两相驱替过程

1.内容描述................................................2

1.1研究的背景和意义.....................................3

1.2复杂多孔介质的概述...................................4

1.3两相驱替过程的理论基础...............................5

1.4深度神经网络在模拟多孔介质中的应用...................6

2.相关理论基础............................................7

2.1多孔介质的模型和特性.................................9

2.2两相驱替过程的数学模型..............................10

2.3深度神经网络的原理和应用............................11

3.算法设计...............................................13

3.1模型选择与网络架构..................................14

3.2损失函数与优化算法..................................15

3.3训练数据集的准备....................................16

3.4网络训练过程和参数调整..............................17

4.模拟过程...............................................18

4.1多孔介质的数值模型构建..............................19

4.2两相驱替过程的数值模拟..............................21

4.3深度神经网络的训练与验证............................22

4.4模拟结果分析与讨论..................................23

5.实验验证...............................................24

5.1实验设计与仪器设备..................................25

5.2实验数据的收集与处理................................27

5.3实验结果与模拟结果的对比分析........................28

6.案例分析...............................................29

6.1特定案例的选择与数据准备............................30

6.2模拟结果的应用分析..................................31

6.3模拟结果的现实意义..................................33

7.结论与展望.............................................34

7.1研究的总结..........................................35

7.2存在的不足与展望....................................36

7.3研究方向的进一步探索................................38

1.内容描述

本文档主要叙述了采用深度神经网络方法来模拟复杂多孔介质中两相驱替过程的研究。多孔介质普遍存在于自然界和工业设施中，具有高度的结构复杂性和非均匀性，这在开展传统数值模拟研究时，可能面临计算效率低下或结果准确性不足的问题。随着深度学习技术的飞速发展，这种新兴的计算手段被引入油田工程领域，以应对多孔介质的不确定性和复杂性。

本研究首先利用大量的实验数据对深度神经网络进行训练，通过一系列的前向传播和反向训练过程，使得该网络能够学习并捕捉到流体的行为模式和岩石介质的形态特性。一旦训练完成，我们就能通过该网络的输入输出映射来模拟不同条件下的流体流动和油气混合物的界面演变。该方法不仅可以加速计算，而且可以通过学习历史数据，对未来可能的情况进行预测，处理结构复杂的多相界面动力学问题，这对于提升油田开采效率