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公开(公告)号：CN117744897A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410190114.0
申请日：2024-02-21
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F30/20 , G06Q10/063 , E21B43/14 , E21B43/20 , G06F111/10 , G06F111/06 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及油气勘探开发领域，具体公开了一种分层注采层段组合及层段配注配产一体化优化方法，该方法包括：步骤1，搜集与统计目前油藏区块的地质及开发资料，确定各个已分段井的层段划分总数、分层注水井井数、分层采油井井数、未分段井井数；步骤2，开展分层注采的层段组合及层段配注配产一体化优化准备工作，设定分层注采层段组合及层段配注配产一体化优化参数；步骤3，构建分层注采层段组合及层段配注配产一体化优化数学模型；步骤4，采用全局局部随机搜索算法，优化求解分层注采层段组合及层段配注配产一体化优化数学模型，确定最优的分层注采层段组合及层段配注配产的综合调整方案。本发明方法提高开发效果，达到油藏增油降水的目的。
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公开(公告)号：CN114444402A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210362472.6
申请日：2022-04-08
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/08 , G06F30/23 , G06F113/08 , G06F119/14
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。
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公开(公告)号：CN112541572A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011343028.7
申请日：2020-11-25
申请人： 中国石油大学(华东) , 东营市福利德石油科技开发有限责任公司
摘要： 本发明涉及一种基于深度卷积编码器—解码器网络的预测剩余油分布方法，包括以下步骤：步骤一、构建随机偏微分方程(SPDE)替代模型，实现不确定性的传播，将该物理问题转换为图像到图像的回归问题；步骤二、针对图像到图像回归的物理问题构建深度卷积神经网络模型，以实现捕获高维输入和输出之间的复杂非线性映射关系；步骤三、将渗透率场输入图像以及饱和度场标签图像作为训练数据，利用深度卷积神经网络结构，训练剩余油预测模型；步骤四、利用均方误差根RMSE和决定系数R2对模型预测性能进行评估，评价应用于实际生产开发可行性。本发明能够更加简单快速的预测油藏剩余油分布的变化，与传统数值模拟方法相比，能够更加简单快速的预测油藏剩余油分布的变化。
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公开(公告)号：CN117744897B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410190114.0
申请日：2024-02-21
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F30/20 , G06Q10/063 , E21B43/14 , E21B43/20 , G06F111/10 , G06F111/06 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及油气勘探开发领域，具体公开了一种分层注采层段组合及层段配注配产一体化优化方法，该方法包括：步骤1，搜集与统计目前油藏区块的地质及开发资料，确定各个已分段井的层段划分总数、分层注水井井数、分层采油井井数、未分段井井数；步骤2，开展分层注采的层段组合及层段配注配产一体化优化准备工作，设定分层注采层段组合及层段配注配产一体化优化参数；步骤3，构建分层注采层段组合及层段配注配产一体化优化数学模型；步骤4，采用全局局部随机搜索算法，优化求解分层注采层段组合及层段配注配产一体化优化数学模型，确定最优的分层注采层段组合及层段配注配产的综合调整方案。本发明方法提高开发效果，达到油藏增油降水的目的。
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公开(公告)号：CN112541572B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202011343028.7
申请日：2020-11-25
申请人： 中国石油大学(华东) , 东营市福利德石油科技开发有限责任公司
摘要： 本发明涉及一种基于深度卷积编码器—解码器网络的预测剩余油分布方法，包括以下步骤：步骤一、构建随机偏微分方程(SPDE)替代模型，实现不确定性的传播，将该物理问题转换为图像到图像的回归问题；步骤二、针对图像到图像回归的物理问题构建深度卷积神经网络模型，以实现捕获高维输入和输出之间的复杂非线性映射关系；步骤三、将渗透率场输入图像以及饱和度场标签图像作为训练数据，利用深度卷积神经网络结构，训练剩余油预测模型；步骤四、利用均方误差根RMSE和决定系数R2对模型预测性能进行评估，评价应用于实际生产开发可行性。本发明能够更加简单快速的预测油藏剩余油分布的变化，与传统数值模拟方法相比，能够更加简单快速的预测油藏剩余油分布的变化。
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公开(公告)号：CN112541254A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011339395.X
申请日：2020-11-25
申请人： 中国石油大学(华东)
摘要： 本发明涉及一种优化深度学习降维重构参数的自动历史拟合方法及系统，包括以下步骤：步骤一、构建初始油藏模型，通过自动编码器方法训练深度自编码模型，使用解码器进行降维参数化表征，步骤二、利用粒子群优化算法优化自编码模型的神经网络结构，步骤三、ES‑MDA方法迭代同化数据更新潜变量，自编码模型解码器重构油藏模型并进行数值模拟，步骤四、多次迭代进行观测数据拟合，最终输出拟合模型，完成自动历史拟合流程。相对于现有技术，本发明通过深度自编码模型、粒子群优化算法的结合可将高维地质特征如渗透率映射到低维连续高斯空间进行重参数化表征，结合集合光滑多次数据同化(ES‑MDA)方法吸收生产历史实现复杂大规模油藏自动历史拟合高效求解。
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公开(公告)号：CN209664509U
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201920544235.5
申请日：2019-04-22
申请人： 中国石油大学(华东)
摘要： 本实用新型公开了一种快走丝机床的新型浸润式钼丝冷却机构，包括工作台、机架、上丝架和切割机构，所述工作台的上侧固定连接有两个对称设置的固定架，所述固定架内通过移动机构连接有滑座，两个所述滑座之间设有冷却箱，所述冷却箱的两侧均通过卡合机构与滑座连接，所述冷却箱内设有粗滤网，所述粗滤网的两侧设有固定连接在冷却箱内壁上的拆卸机构，所述冷却箱的底部连接有出液管，所述出液管的下端螺纹连接有盖子。本实用新型通过设置传动机构和移动机构的配合，从而可带动冷却箱移动，冷却箱从而可使得钼丝完全浸润在冷却液内进行冷却，从而使得钼丝的冷却效果更好，从而使得钼丝不易熔断，从而不影响钼丝的加工效果。
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