摘要
本发明涉及油气钻井领域,具体涉及一种基于DFF‑Net模型和数值模拟的服役井筒应力场重构方法。本发明通过采用DFF‑Net模型对传统数值模拟方法构建的大量服役井筒应力场数据样本进行训练,充分挖掘服役井筒结构几何参数、材料分区参数、不同实际工况等多种影响因素与服役井筒应力场之间的复杂映射关系,保证预测结果的真实性,解决了服役井筒应力场数值模拟计算过程中计算量大、模拟精度差、分析效率低的问题,实现服役井筒应力场的快速重构。
技术关键词
应力场
重构方法
混合损失函数
数值
深度学习模型训练
模拟模型
参数编码器
图像特征向量
数据
井筒结构
图像编码器
三维模型
工况
分区
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