| 基于图神经网络的井间注采动态响应研究 |
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| 引用本文： | 胡慧芳,张世明,曹小朋,郭奇,王召旭,黄朝琴. 基于图神经网络的井间注采动态响应研究[J]. 油气地质与采收率, 2023, 30(4): 130-136 |
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| 作者姓名： | 胡慧芳 张世明 曹小朋 郭奇 王召旭 黄朝琴 |
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| 作者单位： | 1.中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室，北京100083；2.中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院，山东东营257015；;3.中国石油大学（华东）石油工程学院，山东青岛266580 |
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| 基金项目： | 中国石化大数据前瞻项目“基于大数据的水驱油藏流场调控优化研究”（20191115200418146）。 |
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| 摘 要： | 注采井井间注采动态响应关系是油藏开发过程中的重要参数，对井间注采动态响应的正确评价可为油藏开发后期流场调控的工艺措施优化提供理论基础。注采井网可以等效成一种图结构，且井点间具有强相关性，为此基于图神经网络开展井间注采动态响应研究。通过图注意力网络结合多个时间节点注水井的单位时间注水量变化量和生产井的单位时间产液量变化量，以及渗流物理过程信息中的井底压力和井位数据等参数，对生产井产液量进行预测并反向传播学习，进而定量表征不同时刻的井间注采动态响应关系。结果表明，采用的新方法适用于井数较多且开关井频繁的实际油藏，具有成本低、动静参数结合和适用性广的优点。
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| 关 键 词： | 图神经网络；井间连通性；机器学习；注意力机制；注采动态响应 |
Research on dynamic response of interwell injection-production based on graph neural network |
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| HU Huifang,ZHANG Shiming,CAO Xiaopeng,GUO Qi,WANG Zhaoxu,HUANG Zhaoqin. Research on dynamic response of interwell injection-production based on graph neural network[J]. Petroleum Geology and Recovery Efficiency, 2023, 30(4): 130-136 |
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| Authors: | HU Huifang ZHANG Shiming CAO Xiaopeng GUO Qi WANG Zhaoxu HUANG Zhaoqin |
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