智能代理在油藏建模中的应用

• 作者: MOHAGHEGH Shahab SHAHKARAMI Alireza
• 来源期刊: 石油勘探与开发
• 学科: 工学
• 关键词: 智能代理建模 油藏模拟 机器学习 人工神经网络 历史拟合 敏感性分析 优化技术 CO2驱提高采收率
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 油气田开发
• 页码范围: 372-382
• 页数: 11页
• 分类号: TE319
• 字数: 7178字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11698/PED.2020.02.16

摘要

利用人工智能和机器学习技术,采用人工神经网络开发并验证了用于油藏模拟历史拟合、敏感性分析和不确定性评估的智能代理模型,将其应用于油藏模拟的两个案例中.第1个案例研究了代理模型在油藏模型历史拟合中的应用,输出结果预测了井的产量;第2个案例研究了基于人工神经网络的代理模型在CO2提高采收率油藏快速建模中的应用,目标为预测油藏压力和相饱和度在注入期间以及注入后的分布,预测效果均良好.相比基础数值模拟模型,智能代理模型运行单次模拟只需几秒钟,总节省98.9％的运算时间.智能代理模型在运算速度、消耗时间以及成本等方面都有巨大的优势.此外,智能代理模型与基础油藏模型模拟结果非常接近.