發(fā)布時(shí)間：2021-11-25 10:45

　　簡(jiǎn)要概述智能油田開(kāi)發(fā)中大數(shù)據(jù)及智能優(yōu)化理論發(fā)展現(xiàn)狀,基于智能油田的基本理念、基本特點(diǎn)以及當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,系統(tǒng)論述智能油田開(kāi)發(fā)中面臨的生產(chǎn)問(wèn)題、大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)方法以及智能優(yōu)化理論和方法,歸納凝練出兩大研究領(lǐng)域:構(gòu)建數(shù)據(jù)與油藏工程方法相融合形成油田大數(shù)據(jù)分析理論體系;數(shù)據(jù)、模型與智能算法相融合形成數(shù)據(jù)與模型雙驅(qū)動(dòng)的智能優(yōu)化理論體系。針對(duì)兩研究領(lǐng)域中的前沿科學(xué)問(wèn)題,綜述其研究進(jìn)展和發(fā)展趨勢(shì),總結(jié)出基于數(shù)據(jù)與物理規(guī)律融合形成復(fù)雜油藏系統(tǒng)模型精準(zhǔn)構(gòu)建和快速優(yōu)化是油田生產(chǎn)開(kāi)發(fā)智能化的核心,以促進(jìn)石油工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,44(04)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

基于特征選擇和敏感性分析實(shí)現(xiàn)井間連通性分析

通常處理時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題的模型[26]有物理模型、統(tǒng)計(jì)模型以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。油田開(kāi)發(fā)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)由于油藏物性差異明顯使物理模型難以得到廣泛應(yīng)用。此外,油田生產(chǎn)開(kāi)發(fā)是一個(gè)不斷變化的動(dòng)態(tài)過(guò)程,統(tǒng)計(jì)學(xué)方法難以實(shí)現(xiàn)模型的自適應(yīng)更新。以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)更新模型參數(shù),大大提高了預(yù)測(cè)能力的泛化性和魯棒性。如圖3所示,基于深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速預(yù)測(cè)剩余油。3.4 知識(shí)遷移學(xué)習(xí)

(3)基于模型的遷移。將源域中訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到目標(biāo)域上進(jìn)行預(yù)測(cè),充分利用模型之間的相似性與關(guān)聯(lián)性[29],如圖4(c)所示,在油田開(kāi)發(fā)中使用目標(biāo)油藏過(guò)去某個(gè)時(shí)刻的已訓(xùn)練模型,只需要對(duì)改變的有限參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練即可得到新的模型,快速完成開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)工作。4 智能油田開(kāi)發(fā)中的優(yōu)化理論與方法

【參考文獻(xiàn)】：
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