作者：王依诚; 姜汉桥; 于馥玮; 成宝洋; 徐飞; ...机器学习数字岩心渗透率预测ct扫描
摘要：岩石孔渗特征是影响储层流体储集及渗流能力的主要因素。目前数字岩心孔渗参数计算通常采用孔隙尺度建模并进行数值模拟,具有建模复杂、耗时长的缺点。为此,本文根据天然岩心CT扫描结果,运用OpenFOAM生成654组训练样本,并通过机器学习算法建立数字岩心孔渗快速预测模型,并对模型超参数进行敏感性分析。当学习率为0.003时,模型具有较强的泛化能力,孔渗预测结果误差小于10%的占比90%以上,且能够在1 s内完成。研究结果实现了数字岩心孔渗高效率、高精度预测,能够有效降低生产成本,提高工作效率。
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