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数值模拟与图神经网络结合的地下井间连通性分析新方法

目录

文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1地下井间连通性分析的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2数值模拟与图神经网络的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1数值模拟在地下井间连通性分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2图神经网络在图结构分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3数值模拟与图神经网络结合的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2基于数值模拟的地下井间模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3基于图神经网络的连通性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1数值模拟算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1.1有限元方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1.2有限差分方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.1.3流体动力学模拟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.2图神经网络算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.2.1图嵌入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.2.2图传播．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.2.3高阶学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

实验设计与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

5.1实验数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

5.2实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

5.3结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

6.1本研究的主要贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

6.2应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

6.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

1.文档概括

本文提出了一种结合数值模拟与内容神经网络（GNN）的地下井间连通性分析新方法。该方法旨在通过融合高精度的数值模拟结果与内容神经网络强大的表征学习能力，实现对复杂地下环境中井间连通性的精准预测与高效识别。传统的连通性分析方法在面对多尺度、非均质性地质条件时往往面临计算量大、实时性差等问题，而本文提出的方法通过构建以井为节点、以岩石力学参数或流体交换为边的内容结构，利用GNN捕捉节点间的复杂关系，并结合数值模拟结果对内容结构进行动态更新与优化，从而在一定程度上提升了连通性分析的准确性和效率。

主要内容概括：

研究阶段

核心方法

预期目标

数据准备阶段

地质数据采集与预处理

获取高质量的地质信息

模型构建阶段

数值模拟与内容神经网络结合

建立反映井间关系的内容结构

模型训练与验证阶段

GNN参数优化与训练

提高连通性预测的准确性

结果分析与解释阶段

后处理与可视化

深入理解地下连通性特征

本文首先介绍了研究背景与意义，接着详细阐述了结合数值模拟与GNN的方法论，包括数据准备、模型构建、训练与验证等关键步骤。最后通过典型案例验证了所提出方法的可行性与有效性，并讨论了其在实