多孔介质有效渗透率预测预训练人工神经网络模型

数据集概述

该数据集包含一个预训练的人工神经网络模型文件，用于基于孔隙尺度流体配置预测多孔介质的相对渗透率。模型经22,556个流体配置数据训练，支持相关科学分析与应用。

文件详解

• 文件名称: ANN_2f.mat
• 文件格式: .mat（MATLAB数据格式）
• 文件内容: 包含预训练的人工神经网络，网络架构为4个隐藏层（每层50个神经元），基于北海砂岩在36种润湿性条件下的格子玻尔兹曼模拟数据训练生成

适用场景

• 多孔介质流体力学研究：分析孔隙尺度流体配置对渗透率的影响
• 石油工程应用：辅助预测油气储层的有效渗透率特性
• 计算流体动力学：结合数值模拟结果优化渗透率预测模型
• 地质科学研究：探索不同润湿性条件下岩石渗透率的变化规律