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project: # 项目基础信息
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name: pta_surrogate # 项目名称或流量制度族名称
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paths:
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project_root: ".."
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data_dir: "data"
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temp_dir: "data/temp"
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samples_dir: "data/samples"
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processed_dir: "data/processed"
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models_dir: "models"
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cpp:
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training_exe: "../Training/Release/training.exe"
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runner_exe: "../Training/Release/runner.exe"
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hx_dll: "../Training/Release/HX_NWTM.dll"
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license_dat: "../../Bin/Res/license/HXNWTM_license.dat"
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dataset_runtime:
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auto_build_dataset_bin: true # 缺少 dataset.bin 时是否自动调用 training.exe 生成
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use_runner_server: true # 是否使用常驻 runner 进程加速批量正演
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runner_timeout_sec: 240 # 单次 C++ 正演求解超时时间，单位秒
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streaming_hdf5: # HDF5 样本文件流式写入设置
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write_batch_size: 2000 # HDF5 每累计多少条样本批量写入一次
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chunk_rows: 2048 # HDF5 数据分块行数，影响读写效率
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compression: null # HDF5 压缩方式，null 表示不压缩
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parallel: # 并行样本生成设置
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n_workers: 36 # 并行生成样本的工作进程数量
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max_in_flight: 48 # 同时提交但尚未完成的最大任务数
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checkpoint_every_n: 5000 # 每生成多少条样本输出一次检查点
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checkpoint_every_sec: 180.0 # 每隔多少秒输出一次检查点
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generation: # 数据集生成规模与随机性设置
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n_samples: 50000 # 目标有效样本数量
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random_seed: 42 # 随机种子，用于复现实验
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max_rounds: 999999 # 最大采样轮数，防止生成过程无限循环
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max_total_requested: 6000000 # 最多请求求解器计算的候选样本数
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max_fail_examples_per_reason: 50 # 每类失败原因最多保存的示例数量
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params: # 储层与井筒物理参数采样设置
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all_physical_param_names: ["k", "skin", "wellboreC", "phi", "h", "Cf"] # 写入数据集的完整物理参数列表
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active_param_names: ["k", "skin", "wellboreC", "phi", "h"] # 参与采样变化的物理参数列表
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log_params: ["k", "wellboreC", "h"] # 采样时采用对数尺度的物理参数
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ranges: # 各物理参数采样范围
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k: [1.0e-4, 100.0] # 渗透率采样范围
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skin: [-10.0, 10.0] # 表皮系数采样范围
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wellboreC: [1.0e-4, 2.0] # 井筒储集系数采样范围
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phi: [1.0e-2, 0.50] # 孔隙度采样范围
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h: [2.0, 100.0] # 储层厚度采样范围
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Cf: [1.0e-6, 5.0e-3] # 岩石压缩系数采样范围
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fixed_params: # 固定不参与采样的物理参数
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Cf:
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enabled: true # 是否启用该功能或固定该参数
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value: 4.315e-4 # 固定参数取值
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sampling_method: "sobol" # 参数空间采样方法，如 Sobol、LHS 或 uniform
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curve_processing: # 双对数曲线清洗与重采样设置
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n_time_points: 160 # 每条双对数曲线统一重采样的时间点数
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min_valid_points: 40 # 有效曲线至少需要的原始点数
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feature_epsilon: 1.0e-12 # 取对数和除法时使用的最小保护值
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use_slope_feature: true # 是否额外拼接压力曲线斜率特征
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max_time_cap: 3000.0 # 曲线重采样允许的最大时间上限
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min_time_floor: 1.0e-6 # 曲线重采样允许的最小时间下限
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fixed_time_range: null # 固定重采样时间范围，null 表示按样本自身范围
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max_nonpos_deriv_frac: 0.80 # 允许非正压力导数点占比的最大阈值
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p_log10_max: 6.0 # 压力曲线最大值的 log10 上限，用于过滤异常样本
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d_log10_max: 6.0 # 导数曲线最大值的 log10 上限，用于过滤异常样本
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outlier_factor: 3.0 # 异常值过滤系数，当前主要作为保留配置
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schedule: # 流量制度生成与写入设置
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write_schedule_to_params_bin: true # 写入 params.bin 时是否附带流量制度
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max_points: 512 # 单个流量制度最多保留的流量段数量
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generation_mode: "case_neighborhood" # 流量制度生成模式
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case_schedule: # 固定基准流量制度
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timeQ: [12.0, 12.0, 12.0, 48.0, 72.0] # 各流量段持续时间序列
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q: [158.987, 190.785, 222.582, 238.481, 0.0] # 各流量段产量序列，末段为 0 通常表示关井
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default_section_index: 5 # 默认用于计算双对数曲线的流动段索引
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section_policy: # 流动段索引选择策略
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mode: "fixed_value" # 流动段索引选择策略名称
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fixed_value: 5 # 固定流动段索引取值
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case_neighborhood: # 基准流量制度邻域扰动设置
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dt_jitter_rel: 0.30 # 流量段持续时间相对扰动幅度
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q_jitter_rel: 0.25 # 产量相对扰动幅度
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shutin_dt_jitter_rel: 0.20 # 关井段持续时间相对扰动幅度
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keep_monotonic_prod: false # 扰动后是否保持生产段产量单调
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keep_last_q_zero: true # 是否强制最后一个流量段产量为 0
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min_dt: 0.05 # 流量段最小持续时间
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q_min: 10.0 # 扰动后产量下限
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q_max: 5000.0 # 扰动后产量上限
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family_random: # 随机流量制度族生成设置
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families: # 流量制度类型及抽样概率
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- {name: "flat_tail_shutin", prob: 0.25} # 平稳生产后关井的流量制度族
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- {name: "inc_tail_shutin", prob: 0.35} # 递增生产后关井的流量制度族
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- {name: "dec_tail_shutin", prob: 0.20} # 递减生产后关井的流量制度族
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- {name: "mild_step_tail_shutin", prob: 0.20} # 轻微阶跃变化后关井的流量制度族
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n_prod_sections_range: [3, 5] # 生产流量段数量范围
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prod_total_time_range: [24.0, 160.0] # 生产阶段总持续时间范围
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shutin_dt_range: [12.0, 96.0] # 关井段持续时间范围
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q_range: [50.0, 500.0] # 随机生成产量范围
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duration_lognormal_mu: 1.6 # 生产段持续时间对数正态分布均值参数
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duration_lognormal_sigma: 0.6 # 生产段持续时间对数正态分布标准差参数
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max_rel_step: 1.6 # 相邻生产段产量最大相对跳变倍数
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mult_noise_sigma: 0.03 # 产量乘性随机扰动强度
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step_jump_rel_range: [1.10, 1.35] # 阶跃型流量制度的跳变幅度范围
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canonicalize_for_model: # 输入模型前的流量制度规范化设置
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remove_shutin: false # 模型编码前是否移除关井段
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q_thr: 1.0e-6 # 判断关井或零产量的阈值
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merge_same_q: true # 是否合并相邻近似相同产量的流量段
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merge_rel_tol: 1.0e-4 # 判断相邻产量相同的相对容差
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timegrid_encoding: # 流量制度时间网格编码设置
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n_u_points: 256 # 流量制度编码的统一时间网格点数
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grid: "log" # 流量制度编码使用的时间网格类型
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include_cum: true # 是否在流量编码中加入累计产量通道
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include_dq: true # 是否在流量编码中加入产量变化量通道
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include_shutin: false # 是否在流量编码中加入关井标志通道
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q_eps: 1.0e-12 # 流量归一化时的最小保护值
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normalize_mode: "global" # 流量制度编码归一化方式
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q_global_max: 5000.0 # 全局产量归一化上限
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cum_global_max: 25000000.0 # 累计产量归一化上限
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shutin_thr: 1.0e-6 # 关井通道判定阈值
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dataset_split: # 训练/验证/测试集划分设置
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test_ratio: 0.15 # 测试集比例
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val_ratio: 0.15 # 验证集比例
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random_seed: 42 # 随机种子，用于复现实验
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forward_model: # 正演代理模型结构配置
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activation: "gelu" # 网络激活函数类型
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norm: "layernorm" # 网络归一化层类型
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dropout: 0.10 # Dropout 比例
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hidden_dims: [512, 512, 256] # 正演代理模型 MLP 隐藏层维度
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training: # 模型训练超参数设置
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seed: 42 # 训练随机种子
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learning_rate: 1.0e-3 # 初始学习率
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weight_decay: 5.0e-4 # 权重衰减系数
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batch_size: 256 # 训练批大小
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epochs: 220 # 最大训练轮数
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patience: 30 # 早停或调度器等待轮数
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min_delta: 1.0e-6 # 认为验证集有改进所需的最小变化量
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grad_clip_norm: 1.0 # 梯度裁剪范数上限
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loss_beta: 0.5 # Huber/SmoothL1 损失的 beta 参数
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scheduler: # 学习率调度器设置
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type: "plateau" # 学习率调度器类型
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factor: 0.5 # 学习率衰减倍数
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patience: 8 # 早停或调度器等待轮数
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threshold: 1.0e-6 # 调度器判定改进的阈值
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cooldown: 0 # 学习率衰减后的冷却轮数
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min_lr: 1.0e-6 # 学习率下限
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T_max: 50 # 余弦退火调度周期参数
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eta_min: 1.0e-6 # 余弦退火最小学习率
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