[发明专利]一种基于LSTM的多孔介质渗透率的预测方法在审
| 申请号： | 202111245467.9 | 申请日： | 2021-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN113947026A | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 蒋建国;孟胤全;吴吉春 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/10;G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 210033 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM的多孔介质渗透率的预测方法。该方法首先利用计算流体力学方法计算出多孔介质的渗透率并用作训练样本的标签值；将多孔介质进行切分并提取每一切片的几何图像特征，并组成一维特征序列；将特征序列拼接为二维矩阵，作为长短时记忆神经网络LSTM的输入，经过训练与调参后的网络能够预测出测试样本的渗透率。通过三维多孔介质样本进行神经网络的训练与测试，本方法能够很好地预测三维多孔介质的渗透率。该方法的最大优点在于对多孔介质三维孔隙结构数据的大幅压缩，压缩后的数据保存了空间上的序列性，然后利用深度学习LSTM的序列处理能力实现对三维多孔介质渗透率的精确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 多孔 介质 渗透 预测 方法 | ||
【主权项】：
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