机械工程学报

作者：刘浩, 须颖, 罗杨泉, 肖海善

单位：广东工业大学机电工程学院 广州 510006

关键词：多孔介质,渗透率,深度学习；

渗透率是多孔介质的重要属性，衡量多孔介质对流体的阻碍能力。现有渗透率计算方法如有限体积法(Finite volumemethod,FVM)、格子玻尔兹曼(Lattice Boltzmann method,LBM)等有计算耗时缺点。因此，基于深度学习研究了多孔介质渗透率的快速预测。利用X射线断层扫描成像技术获得了40个真实多孔介质图像，利用人工合成多孔介质的方法扩充400个图像。在孔隙尺度上，利用传统有限体积法模拟制作了图像的渗透率。数据集共440套，按照9∶ 1划分了训练集和验证集。建立深度学习网络并进行渗透率预测。训练完成的网络在验证集上表现良好，误差在±15%内。结果表明，在渗透率预测速度上，深度学习网络预测时间是传统有限体积法的25%左右。验证了直接从图像到渗透率映射的可行性，同时也有助于理解孔隙与渗透率的关系。

来源：2022年第14期

《机械工程学报》期刊编辑部

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