Определение взаимосвязей между скважинами для закачки и добычи в многослойных нефтяных пластах способствует не только разработке схем закачки и добычи, оценке распределения остаточной нефти, но и анализу динамических изменений в залежи, что обеспечивает научное руководство для проектирования разработки и эффективное улучшение разработки залежи. Учитывая, что традиционные методы глубокого обучения не интегрируют физические ограничения, такие как механизмы потока, возникают проблемы с интерпретируемостью и сложностью обратного решения параметров. Предложен метод анализа взаимосвязей между скважинами в многослойном нефтяном пласте с водонапором на основе физически-информированной нейронной сети: интегрируя уравнение материального баланса с нейронной сетью и умножая данные группы скважин на веса сети, внимание уделяется только продуктивным скважинам, связанным с закачивающими, что снижает помехи от соседних скважин и уменьшает объем обработки данных; разработана функция потерь с физическими ограничениями, разделяющая скорость добычи жидкости продуктивных скважин по вертикали, чтобы обеспечить соблюдение материального баланса многослойного водонапорного пласта по вертикали, что повышает интерпретируемость и надежность модели анализа взаимосвязей между скважинами. Для проверки эффективности метода выбран реальный участок нефтяного месторождения для анализа, с помощью обучения модели и прогноза получены результаты взаимосвязи между скважинами в различных слоях и скорости добычи жидкости продуктивных скважин. Результаты показывают, что взаимосвязь между скважинами в основном совпадает с данными мониторинга трассирующих веществ, а точность прогнозных кривых скорости добычи высока. Это обеспечивает мощную техническую поддержку для анализа взаимосвязей между скважинами в реальной эксплуатации нефтяного месторождения.

Многослойный водонапорный пласт;группа скважин;взаимосвязь между скважинами;уравнение материального баланса;нейронная сеть