Обратный инжиниринг гидравлических корреляций с помощью физически информированных нейронных сетей

Аннотация: Работа посвящена использованию физически информированных нейронных сетей (PINN) для обратного инжиниринга гидравлических корреляций в нефтегазовой промышленности. Реализованы два подхода к обучению модели: прямой расчет перепада давления и в сочетании с классическими гидравлическими корреляциями. Полученные результаты подтверждают высокую точность предложенного подхода. Более 90% расчетов имеют погрешность менее 1%. Исследование демонстрирует способность модели адаптироваться к различным условиям и производить расчеты с высокой точностью, что делает ее перспективным инструментом для инженеров в нефтегазовой промышленности.