基于物理增强迁移学习的稀缺数据下压裂压力预测新框架

本文推荐：该研究创新性地提出物理增强迁移学习框架（GRU+物理建模），有效解决新开发区块压裂压力预测中数据稀缺难题。通过对比纯数据驱动、混合建模和物理信息三种框架，证实物理信息框架在仅用3口井数据训练下，能将RMSE降至2～3 MPa，显著提升预测精度与稳定性，为页岩气安全高效开发提供新思路。

　　

Highlight

在勘探新区块时，仅用三口页岩气井数据训练门控循环单元（GRU）算法，通过融合物理建模原理，开发出三种迁移学习框架。物理信息框架表现最优，其均方根误差（RMSE）低至2～3兆帕，在精度、稳定性和适应性上全面碾压纯数据驱动和混合框架。

Methodology

为模拟勘探区块数据稀缺场景，研究采用中国四川盆地成熟开发区与周边勘探区的现场数据。成熟区块数据用于训练GRU基础模型，新区块数据则用于微调测试——这种设计巧妙实现了神经网络权重与压裂经验的跨区域迁移。

Results

GRU模型通过三种框架测试后显示：物理信息框架的预测曲线与现场记录高度吻合。采用RMSE、SMAPE和R²三项指标评估，该框架在微调阶段仅需少量迭代即可达到最优，比纯数据驱动模型节省80%训练数据量。

Limitations and implications

值得注意的是，基础数据集并非越大越好：当新区块与源区域地质条件差异显著时，过度训练反而会降低模型适应性。如何平衡数据量与新区域特征匹配度，成为未来优化方向。

Conclusions

这项物理增强的迁移学习框架，成功攻克了页岩气开发初期压裂压力预测的数据荒难题。通过GRU模型与物理定律的"脑力碰撞"，仅用三口井数据就实现了毫米级精度预测，为压裂作业装上了"智能保险丝"。