一种适用于裂缝性页岩气藏的物理信息神经网络数值模拟方法

本申请涉及油藏工程技术领域，公开一种适用于裂缝性页岩气藏的物理信息神经网络数值模拟方法，获取裂缝性页岩气藏基础数据；基于双重介质模型和嵌入式离散模型，建立适用于裂缝性页岩气藏的基质‑微裂缝‑水力裂缝耦合模型；建立以一个全连接网络为主干网络、两个全连接网络为分支网络的神经网络模型，并在所述神经网络模型中增添网络结构并设置相关超参数；以初始压力为标签数据进行预训练，初始化神经网络模型；基于初始化的神经网络模型，采用动态时间步方法进行所有时间步训练，得到页岩气藏所有时间步的压力场。本申请可以在无标签数据的情况下，通过物理信息神经网络求解裂缝性页岩气藏弹性开采过程中的压力变化，且具有较高的精度和效率。