油气藏多源数据智能表征与深度代理模型测试验证

C****1100能源科学技术研究服务

本项目采购标的名称为“多源异构油气藏数据智能表征与代理建模测试验证”，采购标的数量为1项。项目主要面向油气藏智能建模、快速预测、可信评价与高效计算需求，围绕多源异构油气藏数据预处理、改进Transformer多模态表征、深度学习生成式表征、油气藏代理模型可解释性、深度神经算子代理模型泛化性、代理模型不确定性分析、多尺度参数智能表征，以及基于网络架构搜索和自适应采样的代理模型计算加速方法开展系统测试验证，形成支撑油气藏智能表征、代理建模、模型评估和高效推理的测试成果。 需实现的主要功能和目标包括：完成地质、测井、生产动态、数值模拟、开发方案及相关图件等多源异构数据的清洗、标准化、异常识别、时空对齐和质量评价；测试改进Transformer模型对多模态油气藏数据的融合表征能力，评价其在不同数据类型、不同尺度参数和不同开发场景下的适用性；开展基于深度学习的油气藏生成式表征测试，验证其对储层属性、空间结构、参数场及多尺度非均质特征的表征能力；开展油气藏代理模型可解释性测试，分析模型输入特征、关键参数、预测结果和物理规律之间的对应关系；测试基于深度神经算子的油气藏代理模型在不同油藏参数、井控条件、开发制度和样本分布下的预测精度、泛化能力和稳定性；开展代理模型不确定性分析测试，形成预测可信度、误差分布和风险区间评价结果；完成油气藏多尺度参数智能表征模块的功能、性能和一致性测试；测试基于网络架构搜索的代理模型计算加速方法，评价模型结构优化对计算效率和预测精度的影响；测试基于自适应采样的代理模型加速方法，提高样本利用效率和模型训练、推理效率。 需满足的质量要求包括：测试方案应科学合理，测试流程应规范完整，测试指标应覆盖数据质量、表征精度、生成效果、预测误差、泛化能力、可解释性、不确定性、计算效率、稳定性和模块适配性等方面；测试过程应具有可追溯性和可复核性，相关数据处理流程、模型参数设置、测试样本、评价指标、结果分析和结论建议应记录完整；提交成果应包括测试方案、测试数据说明、测试记录、模型评价报告、典型案例分析、问题清单、优化建议及最终技术报告等。