Способ и система моделирования динамики нефтегазовых пластов

1. Компьютерно-исполняемый способ моделирования динамики нефтегазовых пластов, выполняемый с помощью по меньшей мере одного процессора, при этом способ содержит этапы, на которых:
- получают набор входных данных, описывающих характеристики гидродинамической 3D-модели пласта;
- выполняют нормализацию входных данных отдельно для каждого типа характеристик входных параметров;
- осуществляют перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности;
- осуществляют построение прогноза данных о распределении флюидов и давлений в латентном пространстве в заданном временном диапазоне, где прогноз осуществляется решением дифференциального уравнения в частных производных;
- выполняют перевод прогноза из латентного пространства в начальное пространство с получением данных о распределении флюидов и давлений по вычислительным ячейкам в заданном временном интервале, при этом повышают размерность с помощью сверточной нейронной сети.
2. Способ по п.1, характеризующийся тем, что набор входных данных, описывающих характеристики гидродинамической 3D-модели пласта, включает в себя по крайне мере следующие параметры:
- описание 3D расчетной сетки;
- распределение ФЕС по ячейкам залежи;
- данные о флюидной системе;
- данные о распределении флюидов и давлений по вычислительным ячейкам в начальный момент времени;
- данные о системе разработки, включающие по меньшей мере траектории скважин и давление на их забое.
3. Способ по п.1, характеризующийся тем, что решение дифференциального уравнения в частных производных выполняется с помощью метода глубокого обучения.
4. Способ по п.1, характеризующийся тем, что перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности осуществляется путём сжатия и при этом определяется сжимающее отображение, приводящее к минимальной потере информации о состоянии залежи.
5. Способ по п.1, характеризующийся тем, что перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности осуществляется для каждой вычислительной ячейки.
6. Способ по п.1, характеризующийся тем, что повышают размерность с помощью сверточной нейронной сети, которая автоматически подбирает количество нейросетевых слоев для выполнения прогноза.
7. Способ по п.1, характеризующийся тем, что осуществляют перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности с использованием сверточной нейронной сети, осуществляющей динамическую подстройку.
8. Способ по п.1, характеризующийся тем, что получают набор входных данных, описывающих характеристики гидродинамической 3D-модели пласта  реальных месторождений и их сегментов.
9. Способ по п.1, характеризующийся тем, что нормализацию входных данных выполняют путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение.
10. Способ по п.1, характеризующийся тем, что в сверточной нейронной сети, используемой для повышения размерности, используются слои Voxel Shuffle.
11. Способ по п.2, характеризующийся тем, что данные о флюидной системе, задаются в виде ОФП-таблицы и PVT-таблицы, содержащих зависимость объемного коэффициента флюида и вязкости от давления и газосодержания.
12. Способ по п.2, характеризующийся тем, что в описании 3D расчетной сетки указывается число ячеек в каждом из направлений координатной оси и координаты угловых точек каждой ячейки.
13. Система моделирования динамики нефтегазовых пластов, содержащая по меньшей мере один процессор и по меньшей мере одно запоминающее устройство, хранящее машиночитаемые инструкции, которые при их выполнении процессором выполняют следующие этапы:
- получают набор входных данных, описывающих характеристики гидродинамической 3D-модели пласта;
- выполняют нормализацию входных данных отдельно для каждого типа характеристик входных параметров;
- осуществляют перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности;
- осуществляют построение прогноза данных о распределении флюидов и давлений в латентном пространстве в заданном временном диапазоне, где прогноз осуществляется решением дифференциального уравнения в частных производных;
- выполняют перевод прогноза из латентного пространства в начальное пространство с получением данных о распределении флюидов и давлений по вычислительным ячейкам в заданном временном интервале, при этом повышают размерность с помощью сверточной нейронной сети.
14. Система по п.13, характеризующаяся тем, что набор входных данных, описывающих характеристики гидродинамической 3D-модели пласта, включает в себя по крайне мере следующие параметры:
- описание 3D расчетной сетки;
- распределение ФЕС по ячейкам залежи;
- данные о флюидной системе;
- данные о распределении флюидов и давлений по вычислительным ячейкам в начальный момент времени;
- данные о системе разработки, включающие по меньшей мере траектории скважин и давление на их забое.
15. Система по п.13, характеризующаяся тем, что решение дифференциального уравнения в частных производных выполняется с помощью метода глубокого обучения.
16. Система по п.13, характеризующаяся тем, что перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности осуществляется путём сжатия и при этом определяется сжимающее отображение, приводящее к минимальной потере информации о состоянии залежи.
17. Система по п.13, характеризующаяся тем, что перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности осуществляется для каждой вычислительной ячейки.
18. Система по п.13, характеризующаяся тем, что повышают размерность с помощью сверточной нейронной сети, которая автоматически подбирает количество нейросетевых слоев для выполнения прогноза.
19. Система по п.13, характеризующаяся тем, что осуществляют перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности с использованием сверточной нейронной сети, осуществляющей динамическую подстройку.
20. Система по п.13, характеризующаяся тем, что получают набор входных данных, описывающих характеристики гидродинамической 3D-модели пласта  реальных месторождений и их сегментов.
21. Система по п.13, характеризующаяся тем, что нормализацию входных данных выполняют путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение.
22. Система по п.13, характеризующаяся тем, что в сверточной нейронной сети, используемой для повышения размерности, используются слои Voxel Shuffle.
23. Система по п.14, характеризующаяся тем, что данные о флюидной системе, задаются в виде ОФП-таблицы и PVT-таблицы, содержащих зависимость объемного коэффициента флюида и вязкости от давления и газосодержания.
24. Система по п.14, характеризующаяся тем, что в описании 3D расчетной сетки указывается число ячеек в каждом из направлений координатной оси и координаты угловых точек каждой ячейки.
25. Машиночитаемый носитель, содержащий компьютерную программу, при исполнении которой на компьютере процессор выполняет следующие операции:
- получают набор входных данных, описывающих характеристики гидродинамической 3D-модели пласта;
- выполняют нормализацию входных данных отдельно для каждого типа характеристик входных параметров;
- осуществляют перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности;
- осуществляют построение прогноза данных о распределении флюидов и давлений в латентном пространстве в заданном временном диапазоне, где прогноз осуществляется решением дифференциального уравнения в частных производных;
- выполняют перевод прогноза из латентного пространства в начальное пространство с получением данных о распределении флюидов и давлений по вычислительным ячейкам в заданном временном интервале, при этом повышают размерность с помощью сверточной нейронной сети.
26. Машиночитаемый носитель по п.25, характеризующийся тем, что набор входных данных, описывающих характеристики гидродинамической 3D-модели пласта, включают в себя по крайне мере следующие параметры:
- описание 3D расчетной сетки;
- распределение ФЕС по ячейкам залежи;
- данные о флюидной системе;
- данные о распределении флюидов и давлений по вычислительным ячейкам в начальный момент времени;
- данные о системе разработки, включающие по меньшей мере траектории скважин и давление на их забое.
27. Машиночитаемый носитель по п.25, характеризующийся тем, что решение дифференциального уравнения в частных производных выполняется с помощью метода глубокого обучения.
28. Машиночитаемый носитель по п.25, характеризующийся тем, что перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности осуществляется путём сжатия и при этом определяется сжимающее отображение, приводящее к минимальной потере информации о состоянии залежи.
29. Машиночитаемый носитель по п.25, характеризующийся тем, что перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности осуществляется для каждой вычислительной ячейки.
30. Машиночитаемый носитель по п.25, характеризующийся тем, что повышают размерность с помощью сверточной нейронной сети, которая автоматически подбирает количество нейросетевых слоев для выполнения прогноза.
31. Машиночитаемый носитель по п.25, характеризующийся тем, что осуществляют перевод нормализованных входных данных в латентное пространство с понижением размерности с использованием сверточной нейронной сети, осуществляющей динамическую подстройку.
32. Машиночитаемый носитель по п.25, характеризующийся тем, что получают набор входных данных, описывающих характеристики гидродинамической 3D-модели пласта  реальных месторождений и их сегментов.
33. Машиночитаемый носитель по п.25, характеризующийся тем, что нормализацию входных данных выполняют путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение.
34. Машиночитаемый носитель по п.25, характеризующийся тем, что в сверточной нейронной сети, используемой для повышения размерности, используются слои Voxel Shuffle.
35. Машиночитаемый носитель по п.26, характеризующийся тем, что данные о флюидной системе, задаются в виде ОФП-таблицы и PVT-таблицы, содержащих зависимость объемного коэффициента флюида и вязкости от давления и газосодержания.
36. Машиночитаемый носитель по п.26, характеризующийся тем, что в описании 3D расчетной сетки указывается число ячеек в каждом из направлений координатной оси и координаты угловых точек каждой ячейки.