一种基于深度强化学习的油藏注采优化方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的油藏注采优化方法，属于油气田开发工程领域，包括如下步骤：采集油田地质数据建立油藏数值模拟模型；构建深度强化学习Actor‑Critic算法框架；读取当前时刻油藏的状态，并做归一化处理；利用策略网络执行一次动作，实时改变井的决策方案；计算当前的奖励，训练更新策略网络和动作价值网络的参数；根据最终训练的策略网络得到不同开发时刻的最优生产方案。本发明中的深度强化学习方法能够根据不同的油藏状态自适应地设计生产方案，可以在有限的时间和计算资源下实现更高的经济效益；同时还可以用于油田开发过程中的井位优化、历史拟合等问题，具有很好的推广应用价值。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度强化学习的油藏注采优化方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114444402A
申请号 ：
CN202210362472.6
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2022-04-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张凯王中正张金鼎姚为英周文胜任宜伟刘晨冯高城姚军张黎明张华清严侠刘丕养杨勇飞孙海
申请人 ：
中国石油大学（华东）
申请人地址 ：
山东省青岛市黄岛区长江西路66号
代理机构 ：
青岛智地领创专利代理有限公司
代理人 ：
种艳丽
优先权 ：
CN202210362472.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/08 G06F30/23 G06F113/08 G06F119/14
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220408
申请日 : 20220408
2022-05-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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