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大数据驱动下的老油田精细注水优化方法
大数据驱动下的老油田精细注水优化方法
作者:
刘合
张吉群
杨清海
王全宾
裴晓含
贾德利
龚斌
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
分层注水
精细注水
评价指标
调整方案
大数据
数据驱动
人工智能
摘要:
在传统的数值模拟及优化算法基础上,结合分层注采实时监测与自动控制工艺技术所监测的“硬数据”,提出了一套大数据驱动下的精细注水方案优化方法.首先在动态观测数据的约束下,通过数据同化算法实现地质模型参数的自动拟合;根据分层注采流动关系自动识别方法计算区块分层注采井间的流动关系;采用多层多向产量劈分技术计算采油井分层分方向的产液量与产油量,量化注水效果指标;进一步通过机器学习算法评价多井分层的注水效果、分析注水调整方向;通过智能优化算法求解最优注水调整方案,进行产量预测.该方法和流程充分利用了数据驱动和机器学习算法的自动化、智能化优势,应用于中国东部某复杂断块油藏,数据模拟的拟合率可达85%,示例区块优化后12个月内的累计产油量与未优化时相比增加8.2%,能够精准指导老油田精细注水方案的设计和实施.
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网络
大数据
冗余数据
油田注水管网能耗优化控制
油田注水
管网优化
运行费用最小
注水量偏差
MILP模型
内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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内容分析
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文献信息
篇名
大数据驱动下的老油田精细注水优化方法
来源期刊
石油勘探与开发
学科
工学
关键词
分层注水
精细注水
评价指标
调整方案
大数据
数据驱动
人工智能
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
新能源新领域
研究方向
页码范围
629-636
页数
8页
分类号
TE122
字数
5993字
语种
中文
DOI
10.11698/PED.2020.03.19
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘合
46
811
16.0
28.0
2
裴晓含
21
221
8.0
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3
杨清海
9
123
3.0
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4
王全宾
10
18
3.0
4.0
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贾德利
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研究主题发展历程
节点文献
分层注水
精细注水
评价指标
调整方案
大数据
数据驱动
人工智能
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
石油勘探与开发
主办单位:
中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院
中国石油集团科学技术研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-0747
CN:
11-2360/TE
开本:
大16开
出版地:
北京海淀区学院路20号《石油勘探与开发》编辑部
邮发代号:
82-155
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
3244
总下载数(次)
4
总被引数(次)
96901
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