基于适应性物理意义神经网络的复杂动态油藏模拟方法

本发明涉及油藏工程技术领域，公开一种基于适应性物理意义神经网络的复杂动态油藏模拟方法，该方法包括：步骤1、获取复杂生产动态油藏开发数据；步骤2、建立适应性物理意义神经网络模型，初始化模型参数，并设定生产调控制度表；步骤3、响应于输入的油藏的初始压力数据，根据生产制度表来调整内边界条件，正向传播映射与反向传播计算梯度；步骤4、根据模型输出的压力数据更新饱和度；步骤5、迭代执行步骤3和步骤4，利用每步输出的压力场和训练得到的神经网络参数作为下一步的输入，持续求解整个油藏的模拟过程。本发明可以迅速适应油藏在复杂生产动态下剧烈的变化。