基于动态加权损失函数的改进U-net模型在剩余油分布预测中的应用研究

针对传统神经网络在油饱和度剧变区域预测性能不佳的问题，研究人员提出了一种改进U-net模型，通过建立损失函数权重与油饱和度方差间的指数关系，动态调整像素级学习权重。结果表明，该方法使R2>0.95的预测比例提升48%，为剩余油分布预测及图像局部剧变场景下的U-net应用提供了新思路。

　　

在油田开发进入高含水阶段后，储层非均质性加剧导致剩余油分布日益复杂，准确预测其动态变化成为提高采收率的关键。尽管深度学习方法如全卷积网络(FCN)、循环神经网络(RNN)等已被应用于该领域，但现有模型在油饱和度剧变区域（如狭窄驱替前缘）的预测精度仍不理想。这一技术瓶颈主要源于传统方法对局部剧烈变化的特征学习能力不足，而真实油藏数据的稀缺性进一步增加了建模难度。

针对上述问题，中国石油大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，创新性地将剩余油分布预测转化为图像分类任务。研究采用具有对称编码器-解码器结构的U-net模型，通过建立损失函数权重与局部油饱和度方差间的指数关系，实现了对剧变区域的动态聚焦学习。结果表明，当指数加权函数的基值设为2时，改进模型的预测性能达到最优，72%的预测结果R²超过0.95，较未改进模型提升48%。这项研究不仅为剩余油分布预测提供了新方法，也为处理具有局部剧变特征的图像预测问题提供了普适性参考。

关键技术方法包括：1) 基于数值模拟构建训练数据集；2) 采用U-net网络架构，通过跨层跳跃连接融合浅层高分辨率特征与深层语义特征；3) 设计动态加权损失函数，权重与像素周围油饱和度方差呈指数关系；4) 系统评估不同基值(1-3)的指数加权函数对预测性能的影响。

主要研究结果
U-net方法
通过对比U-net与R-U-net等网络结构，验证了U-net在有限数据条件下保持像素级精度的优势。其编码器-解码器结构能有效结合低层次纹理特征与高层次语义特征，特别适合处理具有精细空间变化的油饱和度图像。

数据集构建
采用数值模拟生成训练数据，通过控制渗透率、相对渗透率等参数，构建了涵盖不同地质特征和生产历史的合成数据集。这种数据生成方法克服了真实油藏数据获取周期长、成本高的限制。

加权损失函数设计
创新性地提出饱和度方差依赖的权重分配策略：对于油饱和度变化剧烈的像素区域（方差较大），赋予更高的损失权重。数学上表现为权重=base^variance，其中base为可调基值。实验证明该设计显著提升了模型在驱替前缘等复杂区域的预测精度。

基值优化
系统测试了基值1.0-3.0对模型性能的影响。当base=2时，模型在测试集上的综合表现最佳，过高的基值会导致模型过度关注局部细节而牺牲整体一致性。

结论与意义
该研究通过改进U-net的损失函数，成功解决了传统方法在油饱和度剧变区域预测性能差的问题。动态加权机制使模型能够自适应地聚焦学习难度高的区域，而无需预先定义重要区域或依赖复杂的多任务学习框架。方法论层面，建立的"饱和度方差-损失权重"指数关系具有可解释性，其设计思路可推广至其他具有局部剧变特征的图像预测任务。工程应用方面，72%的高精度预测比例为制定增产措施提供了可靠依据，对高含水期油田的精细开发具有重要实践价值。研究获得国家自然科学基金(52104027)和山东省自然科学基金(ZR2021ME072)等项目的支持。