勘探开发研究院多相多组分流体渗流物理信息融入算法研究
招标编号： HQITC-2024-FW-171
本招标项目 多相多组分流体渗流物理信息融入算法研究 ，项目业主为 中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院，服务资金来自 中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院 ，出资比例为 100% ，招标人为 中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院 。项目已具备招标条件，现对该项目进行公开招标。
2.1 项目概况：
油气智能科学计算，将描述渗流规律的物理方程与神经网络相结合，用数据驱动计算，既能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，同时能够学习到方程描述的物理规律，从而提高了智能科学计算的准确性和计算效率。油气智能科学计算能够有效缩短开发方案制定周期，提高在油气生产过程中生产动态预测和剩余油动态分布、油水前缘/油气前缘的识别、水突破/气突破预警等生产实时动态预测的精度和实效，从而实现油气藏实时高效管理，以最小化的运算成本同时获得最大化的经济效益。
本项目拟研发构建油气渗流物理信息融入神经网络的系列算法，将静态地质特征信息、生产动态特征信息及多相多组分流体渗流方程提供的物理信息融入到神经网络中，以提升神经网络的泛化性和预测精度。
2.2 服务内容：
（一）多相多组分流体渗流方程特征分析
针对油田水驱过程的三相渗流问题，构建描述油、气、水三相在多孔介质中渗流的数学模型；探讨明确储层参数与压力、饱和度之间的耦合关系；结合多井生产中的井制度变化，研究复杂内外边界条件下的数学表征方法；综合分析渗流方程特征。
（二）多相多组分流体渗流方程融入算法研究
拟解决传统的神经网络在处理科学问题时，仅依赖数据进行训练，缺乏物理信息约束，导致模型在数据稀疏或超出训练范围时表现不佳等问题。为此开展物理方程嵌入神经网络算法研究，形成一种兼具物理规律约束与数据驱动能力的混合模型构建方法。
（三）基于井结构的井信息融入算法研究
拟解决神经网络模型在处理复杂井信息时预测精度低的问题，开展不同井结构信息融入算法研究、不同井位井网信息融入算法研究、不同井控信息融入算法研究。建立耦合多种离散井变量的模型构建方法，提高模型对地下渗流特征的识别与预测精度。
（四）静态地质特征信息融入算法研究
针对多类型、高非线性和强离散化的静态地质条件，开展静态地质条件高效融入神经网络算法研究，更全面、更精确模地拟和预测油气藏中的流体渗流行为，提高神经网络代理针对复杂油藏渗流和产量预测的准确性。
2.3 服务地点：投标人单位及中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院
2.4 服务期限：项目授标后至2025年9月30日
2.5 招标范围：多相多组分流体渗流物理信息融入算法研究
2.6 标段（标包）划分：1个标包
3.1 法人或者其他组织。
3.2 资质要求： 投标人须是依照中华人民共和国法律在中国境内注册的独立法人组织。（提供营业执照、事业单位法人证书等证件复印件）
3.3 财务要求：2021年至2024年未被责令停产停业、暂扣或者吊销许可证、暂扣或者吊销执照的；未进入清算程序，或未被宣告破产，或其他未丧失履约能力的情形；投标人应提供近3年经会计师事务所或审计机构审计的财务状况表。成立日期晚于2021年1月1日的，从成立年开始提供。
3.4 业绩要求：近5年完成过类似项目或同等规模1项目。
3.5 信誉要求：①未被工商行政管理机关在全国企业信用信息公示系统中列入严重违法失信企业名单；②未被最高人民法院在“信用中国”网站或各级信用信息共享平台中列入失信被执行人名单；③投标人或其法定代表人、拟委任的项目负责人无行贿犯罪行为；④开标当日未被*暂停或取消投标资格的；R质量、安全或其他方面的要求：投标人在最近3年内未发生重大质量事故。
3.6 项目负责人（项目经理）要求：
须具备石油与天然气工程及相关专业正高级职称及以上，提供职称证明；
须具备石油与天然气工程及相关专业博士及以上学历，提供学历证明。
3.7 其他主要人员（项目成员）要求：
须是本单位在岗职工，需提供工作关系证明。
3.8 其他要求：
投标人须具有相关领域省部级及以上重点实验室，提供网站截图或实验室铭牌照片等相关证明文件。
3.9 联合体要求：
2.单位负责人为同一人或者存在控股、管理关系的不同单位，不得参加同一招标项目投标；
3.中标人不得将本项目进行分包或转包；
4.法律、行政法规规定的其他条件。
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