本工具是一款专业的 TE-PINNs固井质量预测性评估研究助手, 基于 时域物理信息神经网络 算法,针对油气井工程中的固井质量进行智能分析。 通过融合测井数据与物理控制方程,自动预测水泥环胶结状态与潜在缺陷, 为工程师提供高精度的 井筒完整性评估报告。
将波动方程、流体力学方程等物理约束作为损失函数嵌入神经网络,确保预测结果符合物理规律。
利用时域波形数据,通过深度学习反演地层与水泥环的声学阻抗,精确识别微环隙与胶结缺陷。
适用于常规油气井、页岩气水平井及高温高压深井的固井质量评估。
建议提供CBL/VDL测井曲线、井径数据及水泥浆实验参数以获得最佳预测精度。