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公开(公告)号：CN112784486B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110085022.2
申请日：2021-01-20
Applicant: 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
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/12 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及一种基于非均质流场表征的注采关系优化方法，首先利用线密度转化为点密度的方法计算流场密度；其次采用层次分析法计算流场强度；利用PCA降维及聚类等数学方法进行流场表征并计算流场不同区域流线密度和流场强度的乘积，结合遗传算法以最小化上述乘积的方差为目标进行优化求取最优注采量，作为使流场均衡驱替的最优解(最优注采量)。相对于现有技术，本发明通过油田流线密度计算方法在较小的误差范围内将流线线密度转化为点密度，对所有油田流场有较好的适应性，能够反映流场的各个方面的特征，采用降维和聚类的方法完善的表征流场特征，实现流场表征的可视化，借助遗传算法实现流场的注采量的重新分配，制定较优的流场开发方案。
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公开(公告)号：CN113158470B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110454602.4
申请日：2021-04-26
Applicant: 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
IPC: G06F30/20 , G06N3/00 , G06Q10/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的油藏自动历史拟合系统，包括数据读取模块、种群重新初始化模块、优化模块、模拟计算模块、比较判断模块以及输出模块；其中：数据读取模块读取已有油藏的优化结果，输出至种群重新初始化模块，计算得到新油藏的初始种群，输出至优化模块，优化后的结果输出至模拟计算模块，得到油藏生产模拟数据，输出至比较判断模块，当模拟数据与观测数据的误差满足要求时，输出优化结果至输出模块，系统运行完毕；若误差不满足要求将重新进行优化。本发明可以借鉴旧实例油藏模型中历史拟合模型调整的经验、根据已有模型的拟合经验构建更接近优化结果的初始种群，可以与任一进化优化算法集成，更适宜在实际工程问题中应用。
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公开(公告)号：CN112784486A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110085022.2
申请日：2021-01-20
Applicant: 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
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/12 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及一种基于非均质流场表征的注采关系优化方法，首先利用线密度转化为点密度的方法计算流场密度；其次采用层次分析法计算流场强度；利用PCA降维及聚类等数学方法进行流场表征并计算流场不同区域流线密度和流场强度的乘积，结合遗传算法以最小化上述乘积的方差为目标进行优化求取最优注采量，作为使流场均衡驱替的最优解(最优注采量)。相对于现有技术，本发明通过油田流线密度计算方法在较小的误差范围内将流线线密度转化为点密度，对所有油田流场有较好的适应性，能够反映流场的各个方面的特征，采用降维和聚类的方法完善的表征流场特征，实现流场表征的可视化，借助遗传算法实现流场的注采量的重新分配，制定较优的流场开发方案。
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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
Applicant: 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
Abstract: 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：CN112541572B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202011343028.7
申请日：2020-11-25
Applicant: 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
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113158470A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110454602.4
申请日：2021-04-26
Applicant: 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
IPC: G06F30/20 , G06N3/00 , G06Q10/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的油藏自动历史拟合系统，包括数据读取模块、种群重新初始化模块、优化模块、模拟计算模块、比较判断模块以及输出模块；其中：数据读取模块读取已有油藏的优化结果，输出至种群重新初始化模块，计算得到新油藏的初始种群，输出至优化模块，优化后的结果输出至模拟计算模块，得到油藏生产模拟数据，输出至比较判断模块，当模拟数据与观测数据的误差满足要求时，输出优化结果至输出模块，系统运行完毕；若误差不满足要求将重新进行优化。本发明可以借鉴旧实例油藏模型中历史拟合模型调整的经验、根据已有模型的拟合经验构建更接近优化结果的初始种群，可以与任一进化优化算法集成，更适宜在实际工程问题中应用。
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公开(公告)号：CN112541256A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011388428.X
申请日：2020-12-01
Applicant: 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
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06N3/02 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于石油工程领域，具体地，涉及一种基于深度学习降维重构的强非均质油藏历史拟合方法，包括以下步骤：步骤一、构建初始油藏模型，使用奇异值分解(SVD)方法计算地质特征的本征维数；步骤二、训练变分自编码模型(DCVAE)，使用解码器进行降维参数化表征；步骤三、集合光滑多次数据同化(ES‑MDA)方法迭代同化数据更新潜变量，变分自编码模型解码器重构油藏模型并进行数值模拟；步骤四、多次迭代输出模型。相对于现有技术，本发明的有益效果如下：通过深度变分自编码模型、奇异值分解方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：CN119086627B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411587674.6
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种不同地层环境页岩原位转化烃物质相态参数测定系统，属于页岩原位转化热解产物技术领域，包括：页岩热解与产物注入系统、PVT实验与加热系统、驱动与旋转系统和集成控制系统。通过页岩热解与产物注入系统控制页岩的加热条件并收集产物,PVT实验与加热系统提供实验环境并对物质加热,驱动与旋转系统控制PVT筒体积并实现充分混合,集成控制系统测试温度、压力并控制实验条件。同时,该系统还配备了显微观测与数据采集系统,能够对样品进行显微观察并采集数据。本发明这种集成的系统能够模拟不同地层环境、加热条件下页岩的热解过程,解决了现有技术中原位转化加热条件难以达到、有机质和加热介质的影响无法考虑的技术问题。
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公开(公告)号：CN114548568B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210175263.0
申请日：2022-02-24
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/006 , G06Q50/02 , E21B43/16 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种致密页岩油藏注气吞吐参数协同优化方法，涉及油田开发参数优化技术领域，包括：建立符合实际油藏的数值模拟模型、确定注气吞吐优化参数，给定注气吞吐参数优化范围和其他变量约束条件，并建立优化目标函数和基于构建的油藏注气吞吐参数协同优化模型，利用粒子群优化算法，通过对目标函数进行求解，得到对油藏注气吞吐参数协同优化后的注气速度、注气时间、闷井时间和生产时间等步骤，在生产历史拟合后的油藏数值模拟模型的基础上，利用粒子群优化算法开展注气吞吐参数的协同优化，不仅充分考虑了各参数之间的相互影响，而且能快捷高效地确定注气吞吐参数的全局最优解，从而可以对实际油藏的开发提供理论指导。
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公开(公告)号：CN111625925B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010329814.5
申请日：2020-04-24
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G16C10/00 , G06N3/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于色谱分离的三元复合驱注采优化方法，具体涉及油气田开发领域。该方法利用油藏资料建立三元复合驱油藏地质模型进行油藏数值模拟，从模拟结果中选取三元复合驱参数，建立三元复合驱色谱分离程度评价模型，利用无梯度优化算法，优化三元复合驱中各物质的注入浓度，更新色谱分离参数值，判断更新后色谱分离参数的增量是否满足收敛条件，若不满足，则将优化后的注入浓度代入三元复合驱油藏地质模型中继续优化，若满足，则输出最优注入浓度。该方法将无梯度优化算法与油藏数值模拟相结合，基于色谱分离程度评价模型优化最优注入参数，实现了对化学驱效果的快速预测，对指导油藏化学驱开发方案的制定具有重要意义。
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