研究背景与问题

水力压裂缝网在油气资源开发中起着至关重要的作用，但其形态的预测一直以来都是工程中的一个难题。传统的数值模拟方法虽然准确，但计算耗时长，难以满足实际工程需求。此外，裂缝形态的预测对于优化井位设计、提高油气采收率等具有重要意义。因此，针对水力压裂缝网形态预测的难度大、数值模拟耗时长等工程问题，本文提出了基于时空特征融合的裂缝形态代理模型构建与应用。

研究方法

为了解决上述问题，本文提出了一种面向水平井的二维裂缝形态预测代理模型，命名为FC-UNet。该模型以U-Net神经网络为主干结构，结合了快速傅里叶变换（FFT）、并行卷积（PC）和通道注意力机制（CAM）等先进技术。通过FFT处理泵注时序信号，提取裂缝形态的时域特征；PC算法优化计算效率，提高模型处理速度；CAM机制关注裂缝形态的关键信息，提升预测的准确性。

核心结果

在实验部分，我们对FC-UNet模型进行了详细的分析与验证。结果表明，与传统的数值模拟方法相比，FC-UNet模型在预测裂缝形态方面具有更高的准确性。同时，该模型在处理速度上也具有明显优势，可满足实际工程应用的需求。此外，通过对比实验，我们发现FFT、PC和CAM三种技术的耦合使用能够有效提升模型的性能。

结论与意义

本文提出的FC-UNet模型能够有效解决水力压裂缝网形态预测难题，具有以下意义：一是提高了裂缝形态预测的准确性，有助于优化井位设计、提高油气采收率；二是降低了数值模拟的计算耗时，满足了实际工程需求；三是为其他类似的时空特征融合代理模型的构建提供了有益借鉴。总之，本文的研究成果为水力压裂缝网形态预测提供了一种新的思路和方法，对油气资源开发具有重要意义。