机器学习与智能优化理论方法

油田开发涉及大量数据整合、分析、处理，面临严峻考验，传统的方法无法融合多源数据，准确分析油藏生产动态。面对开发过程中的动态分析、自动历史拟合、开发方案优化及提高采收率措施优选等主要生产问题，课题组提出基于机器学习和智能优化理论方法的油田开发技术。其核心内容包括搭建融合物理意义的神经网络代替计算耗时的数值模拟、训练强化学习模型制定最优的策略和方案、利用迁移学习技术实现知识迁移以加速新模型的优化、构建代理模型并结合智能算法实现复杂问题的快速求解。通过综合应用所提出的智能油田开发方法，能够减轻对复杂物理模拟的依赖，以更简洁的操作、更快的速度模拟、分析复杂油藏的系统。