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基于人工智能(AI)模拟器、深网模拟器(DNS)的水力压裂致密气藏建模( Modelling Hydraulically Fractured Tight Gas Reservoirs with an Artificial Intelligence (AI)-Based Simulator, Deep Net Simulator (DNS) )
S Ghassemzadeh MEG Perdomo M Haghighi E Abbasnejad
致密气藏水力压裂增加了油井与更远区域的连通性，从而提高了产量和资产的净现值。这种类型的储层在岩石和裂缝性质上表现出相当大的不确定性，加上显著的非均质性，使得历史匹配、不确定性量化和优化是一项耗时的任务。因此，工程师们总是在寻找减少模拟时间的过程。人工智能使机器学习能够从数据中学习。这允许显式地制定耗时的流体流动方程，同时保持通过隐式方法找到的精度。这是通过使用深度学习来实现的。在这项研究中，开发了一个完全独立的模拟装置，用于二维空间中的一系列水力压裂致密气藏。阅读我们的文章了解更多信息。
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