一种基于机器学习的油水相对渗透率曲线计算方法

    公开(公告)号:CN109800521A

    公开(公告)日:2019-05-24

    申请号:CN201910078370.X

    申请日:2019-01-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的油水相对渗透率曲线计算方法,包括以下步骤:建立表征油水相对渗透率曲线特征的模型;油水相对渗透率曲线样本的预处理;采用神经网络图灵机训练样本及检验模型;预测油水相对渗透率曲线。本发明利用机器学习的计算方法得出油水相对渗透率曲线,速度快,成本低,考虑了油水粘度、孔隙度、渗透率、孔隙结构、矿物成分、沉积相带和驱替条件等动态和静态因素,符合实际矿场应用,为油水相对渗透率曲线的研究提供了新思路。

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