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摘要
渗流代理模型的构建是油气藏模拟技术研究的前沿方向，而目前广泛使用的纯数据驱动渗流代理模型无理论支撑，对数据数量和质量的要求较高，很大程度上限制了渗流代理模型的发展。为此提出了数据驱动与物理驱动相融合的双驱动渗流代理模型，其在纯数据驱动渗流代理模型的基础上，融合油气渗流理论，模拟预测油气渗流过程。结果表明：相较于纯数据驱动渗流代理模型，即使训练数据极度稀疏，双驱动渗流代理模型仍具有较高的预测精度；通过在训练数据中加入不同等级的干扰噪声，验证了双驱动渗流代理模型的鲁棒性优于纯数据驱动渗流代理模型；通过迁移学习，将训练好的双驱动渗流代理模型应用到新的渗流场，实现了快速收敛并节省了计算资源。
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单位油气资源与探测国家重点实验室; 中国石油大学（北京）
