تسرب الخزان هو عامل مهم يؤثر على إنتاجية الخزان. لمعالجة مشكلة انخفاض دقة نماذج تسرب الكهرومغناطيس التقليدية في خزانات الحجر الرملي منخفضة النفاذية ذات توصيلية المسام الضعيفة، تم اقتراح طريقة تستخدم خوارزمية الشبكة العميقة المعتمدة على الثقة مع منحنيات المسح التقليدية لتوقع تسرب الخزان. تعتمد الطريقة على تحليل العلاقة باستخدام طريقة الترابط الرمادي للمنحنيات المسحية، واختيار منحنيات المسح الحساسة بناءً على ترتيب أهميتها، وتستخدم التعلم الخاضع للإشراف للشبكة العميقة المعتمدة على الثقة مع خوارزمية التباعد التبايني لاستكشاف البيانات، وبناء نموذج توقع التسرب. يحسن هذا النموذج مشكلة التحسين المحلي الموجودة في شبكات BP العصبية السابقة، ويزيد من كفاءة تدريب النموذج ودقة التوقع. كانت نسبة الخطأ النسبي المتوسط للنموذج التنبؤي 9.1٪، مما يقلل حوالي 20٪ مقارنة بالنماذج التقليدية. مع تطبيق معالجة البيانات العملية، وتحليل الخطأ، تبين أن هذه الطريقة يمكن أن تحسن بشكل فعال دقة توقع النفاذية للخزانات منخفضة النفاذية.

التسرب; منحنيات المسح; تحليل الترابط الرمادي; الشبكة العميقة المعتمدة على الثقة; التنبؤ