Subsurface simulations use computational models to predict the flow of fluids (e.g., oil, water, gas) through porous media. These simulations are pivotal in industrial applications such as petroleum production, where fast and accurate models are needed for high-stake decision making, for example, for well placement optimization and field development planning. Classical finite difference numerical simulators require massive computational resources to model large-scale real-world reservoirs. Alternatively, streamline simulators and data-driven surrogate models are computationally more efficient by relying on approximate physics models, however they are insufficient to model complex reservoir dynamics at scale. Here we introduce Hybrid Graph Network Simulator (HGNS), which is a data-driven surrogate model for learning reservoir simulations of 3D subsurface fluid flows. To model complex reservoir dynamics at both local and global scale, HGNS consists of a subsurface graph neural network (SGNN) to model the evolution of fluid flows, and a 3D-U-Net to model the evolution of pressure. HGNS is able to scale to grids with millions of cells per time step, two orders of magnitude higher than previous surrogate models, and can accurately predict the fluid flow for tens of time steps (years into the future). Using an industry-standard subsurface flow dataset (SPE-10) with 1.1 million cells, we demonstrate that HGNS is able to reduce the inference time up to 18 times compared to standard subsurface simulators, and that it outperforms other learning-based models by reducing long-term prediction errors by up to 21%.


翻译:地下模拟利用计算模型预测流体(如石油、水、气)通过多孔介质预测流体的流量。这些模拟在石油生产等工业应用中至关重要,因为石油生产需要快速和准确的模型,高取层决策需要这种快速和准确的模型,例如,良好定位优化和实地发展规划。典型的有限差异数字模拟器需要大量的计算资源来模拟大规模真实世界储油层。或者,简化模拟器和数据驱动的替代模型通过依赖近似物理模型来进行计算效率更高。在这里,我们引入混合图形网络模拟器(HGNS),这是数据驱动的储层模拟模型,用于学习3D地下流的模拟。要在当地和全球范围模拟复杂的储层动力,HGNS包含一个用于模拟流体流的地下图神经网络(SGNN),而3D-U网络则用来模拟压力的演变。HGNS系统能够以百万个电网为基础模拟储油层动态,比18个时间级的模型,两个期限级的代号是未来水平的系统,可以精确地向前10级的模型展示一个水平,从历史级的系统到21级的系统。

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