تحديد علاقات الاتصال بين آبار الحقن والإنتاج في تكوينات النفط متعددة الطبقات لا يساعد فقط في وضع خطط الحقن والإنتاج وتقدير توزيع النفط المتبقي، بل يُستخدم أيضاً لتحليل التغيرات الديناميكية في المكمن، مما يوفر إرشادات علمية لخطة التطوير ويعزز فعالية تطوير المكمن. بالنظر إلى أن الطرق التقليدية في التعلم العميق لم تدمج آليات تدفق السوائل والقيود الفيزيائية، مما أدى إلى قلة قابلية التفسير وصعوبة في استرجاع المعلمات، تم اقتراح طريقة تحليل الاتصال بين الآبار في مكمن متعدد الطبقات مدفوع بالماء تعتمد على شبكة عصبية معلومات فيزيائية: بدمج معادلة التوازن المادي مع الشبكة العصبية، ومن خلال عملية ضرب بيانات مجموعة الآبار في أوزان الشبكة العصبية، يتم التركيز فقط على آبار الإنتاج المرتبطة بآبار الحقن، مما يقلل من تأثير الآبار المحيطة على نتائج التحليل ويخفض حجم معالجة البيانات؛ تم تصميم دالة خسارة مضمنة بالقيود الفيزيائية لتقسيم معدل إنتاج السائل في آبار الإنتاج عمودياً لضمان توازن المادة في اتجاه العمود في المكمن المدفوع بالماء متعدد الطبقات، مما يزيد من قابلية تفسير وموثوقية نموذج تحليل الاتصال بين الآبار. للتحقق من فعالية الطريقة، تم اختيار كتلة حقل نفطية حقيقية لإجراء التحليل، وباستخدام تدريب النموذج والتنبؤ، تم الحصول على نتائج الاتصال بين آبار الحقن والإنتاج في الطبقات المختلفة ومعدلات إنتاج السوائل لآبار الإنتاج. أظهرت النتائج أن نتائج الاتصال بين الآبار تتفق أساساً مع بيانات مراقبة العلامات، ومنحنى التنبؤ بمعدلات إنتاج آبار الإنتاج كان دقيقاً للغاية. هذا يوفر دعماً تقنياً قوياً لتحليل الاتصال بين الآبار في الإنتاج الفعلي للحقل النفطي.

مكمن متعدد الطبقات مدفوع بالماء;مجموعة الآبار;الاتصال بين الآبار;معادلة التوازن المادي;الشبكة العصبية