井下压力求解模型的训练、井下压力求解方法及相关装置

本技术涉及多段流量下的井下压力模型求解，特别是涉及一种井下压力求解模型的训练、井下压力求解方法及相关装置。

背景技术：

1、油井的井下压力是评估油藏的关键参数之一，对于制定合适的开采方案和提高生产效率至关重要。通过实时监测井下压力，工程师和油田运营者可以及时了解油藏状态，预测产量，优化采油方案，从而最大程度地提高油气开采效率，减少资源浪费和环境影响。

2、相关技术中是通过使用物理约束神经网络(physics-informed neuralnetworks，pinns)来求解油井的多段流量下的渗流方程，从而得到油井的井下压力，但使用pinns求解油井的井下压力相当耗时，且获得的井下压力的精度较低。此外当更换新的多段流量时，pinns模型需重新进行训练。

技术实现思路

1、基于上述问题，本技术提供了一种井下压力求解模型的训练、井下压力求解方法及相关装置，目的是提高井下压力的求解速度和精度，并提供一种适用于任意多段流量的井下压力求解模型。

2、本技术实施例公开了如下技术方案：

3、一种井下压力求解模型的训练方法，所述方法包括：

4、获取第一历史预设时间段内目标井的多段液体流量作为第一输入，获取在第一目标时刻第一目标地点的坐标值作为第一坐标值，以及所述第一坐标值对应的第一空间标志点和n个第一时间标志点；所述目标井设置在目标区域内；所述第一目标时刻为所述第一历史预设时间段内的一个时间点；所述第一目标地点为井上边界点、目标区域边界点或中间边界点；所述中间边界点为井边界与目标区域边界中间的点；第一时间标志点为第一历史预设时间段内各段液体流量变化的时间；n为非负整数；

5、将所述第一目标时刻、所述第一坐标值以及所述第一坐标值对应的空间标志点作为第二输入，将所述第一目标时刻、所述第一坐标值以及所述n个第一时间标志点作为第三输入；

6、将所述第一输入、所述第二输入以及所述第三输入分别输入到初步压力求解模型的第一输入端口、第二输入端口以及第三输入端口中进行训练，得到井下压力求解模型。

7、在一种可能的实现方式中，所述初步压力求解模型由干线网络、分支网络、相加模块、标量乘法模块以及相乘模块组成；所述干线网络包括主模块和残差模块；

8、所述分支网络由依次连接的第一输入端口、6个第一全连接层以及第一输出端口组成；各个第一全连接层均有10个神经元；

9、所述主模块由依次连接的第二输入端口、6个第二全连接层以及第二输出端口组成；各个第二全连接层均有10个神经元；

10、所述残差模块由依次连接的第三输入端口、4个第三全连接层以及第三输出端口组成；各个第三全连接层均有15个神经元；

11、所述标量乘法模块分别与所述残差模块的所述第三输出端口和所述相加模块相连；所述相加模块还与所述主模块的所述第二输出端口相连；所述相乘模块分别与所述分支网络的所述第一输出端口和所述相加模块相连。

12、在一种可能的实现方式中，所述标量乘法模块中的函数为示性函数；

13、当所述第一目标地点为所述井上边界点或所述目标区域边界点时，所述示性函数的取值为1；

14、当所述第一目标地点为所述中间边界点时，所述示性函数的取值为0。

15、在一种可能的实现方式中，所述空间标志点的计算公式为：

16、

17、其中，φ为所述空间标志点；α为常数；rw为所述目标井的半径；r＝||(x,y)||，x和y为所述第一目标地点的坐标值。

18、在一种可能的实现方式中，所述时间标志点的计算公式为：

19、τt(t)＝ht(t)·e-λ|t-t|

20、其中，t为所述液体流量的变化时间点；t为所述第一目标时刻；f(t)为激活函数，ε＝10-6，当t大于或等于t时ht(t)等于0，当t大于t时ht(t)等于1。

21、在一种可能的实现方式中，所述方法包括：

22、计算所述井下压力求解模型的损失函数差；

23、利用所述损失函数修正所述井下压力求解模型。

24、一种井下压力求解方法，所述方法包括：

25、获取目标时间段内目标井的液体流量作为第四输入，获取在第二目标时刻第二目标地点的坐标值作为第二坐标值，以及所述第二坐标值对应的第二空间标志点和m个第二时间标志点；所述目标井设置在目标区域内；所述第二目标时刻为所述目标时间段内的一个时间点；所述第二目标地点为井上边界点、目标区域边界点或中间边界点；所述中间边界点为井边界与目标区域边界中间的点；第二时间标志点为目标时间段内各段液体流量变化的时间；m为非负整数；

26、将所述第二目标时刻、所述第二坐标值以及所述第二坐标值对应的空间标志点作为第五输入，将所述第二目标时刻、所述第二坐标值以及所述m个第二时间标志点作为第六输入；

27、将所述第四输入、所述第五输入以及所述第六输入分别输入到井下压力求解模型的第一输入端口、第二输入端口以及第三输入端口中，得到中间压力值；所述井下压力求解模型是权利要求1-5任一项所述的井下压力求解模型的训练方法训练得到的；

28、将所述中间压力值代入到井下压力求解公式中进行计算，得到井下压力。在一种可能的实现方式中，所述井下压力求解公式为：

29、p＝pic-tanh((t))*p0

30、其中，p为所述井下压力；pic＝2*107帕；t为所述第二目标时刻；p0为所述中间压力值。

31、一种井下压力求解模型的训练装置，所述装置包括：

32、第一获取单元，用于获取第一历史预设时间段内目标井的多段液体流量作为第一输入，获取在第一目标时刻第一目标地点的坐标值作为第一坐标值，以及所述第一坐标值对应的第一空间标志点和n个第一时间标志点；所述目标井设置在目标区域内；所述第一目标时刻为所述第一历史预设时间段内的一个时间点；所述第一目标地点为井上边界点、目标区域边界点或中间边界点；所述中间边界点为井边界与目标区域边界中间的点；第一时间标志点为第一历史预设时间段内各段液体流量变化的时间；n为非负整数；

33、第一设置单元，用于将所述第一目标时刻、所述第一坐标值以及所述第一坐标值对应的空间标志点作为第二输入，将所述第一目标时刻、所述第一坐标值以及所述n个第一时间标志点作为第三输入；

34、模型训练单元，用于将所述第一输入、所述第二输入以及所述第三输入分别输入到初步压力求解模型的第一输入端口、第二输入端口以及第三输入端口中进行训练，得到井下压力求解模型。

35、一种井下压力求解装置，所述方法包括：

36、第二获取单元，用于获取目标时间段内目标井的液体流量作为第四输入，获取在第二目标时刻第二目标地点的坐标值作为第二坐标值，以及所述第二坐标值对应的第二空间标志点和m个第二时间标志点；所述目标井设置在目标区域内；所述第二目标时刻为所述目标时间段内的一个时间点；所述第二目标地点为井上边界点、目标区域边界点或中间边界点；所述中间边界点为井边界与目标区域边界中间的点；第二时间标志点为目标时间段内各段液体流量变化的时间；m为非负整数；

37、第二设置单元，用于将所述第二目标时刻、所述第二坐标值以及所述第二坐标值对应的空间标志点作为第五输入，将所述第二目标时刻、所述第二坐标值以及所述m个第二时间标志点作为第六输入；

38、中间压力值获取单元，用于将所述第四输入、所述第五输入以及所述第六输入分别输入到井下压力求解模型的第一输入端口、第二输入端口以及第三输入端口中，得到中间压力值；所述井下压力求解模型是权利要求1-5任一项所述的井下压力求解模型的训练方法训练得到的；

39、井下压力计算单元，用于将所述中间压力值代入到井下压力求解公式中进行计算，得到井下压力。

40、相较于现有技术，本技术具有以下有益效果：

41、本技术实施例通过收集目标井在预设时间段内的多段液体流量数据作为第一输入，同时获取目标井在第一目标时刻的坐标值及其对应的空间标志点和时间标志点作为第二和第三输入。这些输入数据被用于训练初步压力求解模型，以提高井下压力解决方案的准确性和速度。本技术综合考虑了多个因素，包括液体流量、时空坐标值以及时间标志点，使得模型可以更准确地预测井下压力的变化情况，从而提高求解的精度。同时，本技术通过将各段液体流量变化的时间作为时间标志点输入到模型中进行训练，模型能够有效地捕捉到时间维度上的压力变化规律，从而提高了求解速度。此外，将第一历史预设时间段内的多段液体流量作为第一输入，并将与流量相关的时间标志点和位置信息作为第二和第三输入。通过这种方式，模型在训练过程中能够学习到不同时间段和不同位置的流量对井下压力的影响，从而建立了一个较为全面的井下压力求解模型。因此当需要更换新的多段流量时，只需将新的流量数据输入到模型中即可，而无需重新进行训练。