本發明提供一種使用深度強化學習模型進行油藏最優注采方案預測模型及其預測方法,仿真水驅油藏模型,用于擬合真實生產環境的歷史數據,從而仿真實際的生產環境供智能體模型學習;水驅注采方案優化模型,用于與仿真水驅油藏模型和智能體模型進行交互,進而實現對智能體模型進行優化的目的;智能體模型,用于根據當前的生產狀態來設計相應的注采方案,并根據水驅注采方案優化模型反饋的獎勵值來不斷優化,從而輸出最優的注采方案;注采指標遷移優化方案模型,用于提高仿真水驅油藏模型預測結果的準確性。本發明利用通過訓練得到的模型來對未來的油田生產提供最優注采方案,從而達到產油最大化。
聲明:
“使用深度強化學習模型進行油藏最優注采方案預測模型及其預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)