智能代理在油藏建模中的应用

查看全文 作　　者：SHAHKARAMI [1]Alireza;MOHAGHEGH [2]Shahab

机构地区：[1]圣费朗西斯大学,美国俄克拉荷马73104;[2]西费吉尼亚大学,美国西费吉尼亚州摩根敦26506

出　　处：《石油勘探与开发》索引2020年第47卷第2期,共11页

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。 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

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