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基于序列二次规划及机器学习算法的油气田生产优化模型
1
作者
白宗翰
康琦
+1 位作者
吴海浩
宫敬
《钻采工艺》
北大核心
2025年第1期165-172,共8页
油气田生产优化可以提高储层的产能及整体产量,在油气行业中具有重要的意义。现有方法在处理复杂油气系统时存在计算效率低、模型耦合性差等问题。针对油气田生产优化问题,提出了一个基于序列二次规划(SQP)算法与机器学习算法的地上—...
油气田生产优化可以提高储层的产能及整体产量,在油气行业中具有重要的意义。现有方法在处理复杂油气系统时存在计算效率低、模型耦合性差等问题。针对油气田生产优化问题,提出了一个基于序列二次规划(SQP)算法与机器学习算法的地上—地下一体化生产优化模型,耦合油气田地上管道、生产设备、井筒与油藏多相流计算模型来进行水力和热力计算。利用SQP算法对生产设备的油嘴开度和电潜泵频率等运行参数进行优化,以实现油气田产量最大化。针对复杂流动特性的建模难题,通过神经网络模型对井筒与管道压降进行快速预测,有效减少了迭代计算量。利用实际油气田数据进行模型验证结果显示,该模型能够准确预测油气流动特性,误差控制在10%以内,优化后的油气田总产量较未优化前显著提升。提出的基于SQP算法与机器学习算法的油气田生产优化模型,实现了地上—地下一体化系统的全局优化,利用机器学习方法替代传统压差计算部分,克服了传统优化方法在计算效率和模型耦合性方面的不足,显著提升了优化的时间效率。通过与商业软件对比,验证了所采用的SQP算法的准确性和有效性。
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关键词
油田生产优化
气田生产优化
序列二次规划
机器学习
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职称材料
题名
基于序列二次规划及机器学习算法的油气田生产优化模型
1
作者
白宗翰
康琦
吴海浩
宫敬
机构
中国石油
大学
(北京)机械与储运工程学院
清华大学/深圳清华大学研究院
出处
《钻采工艺》
北大核心
2025年第1期165-172,共8页
基金
国家重点研发计划项目(编号:2022YFC2806200)。
文摘
油气田生产优化可以提高储层的产能及整体产量,在油气行业中具有重要的意义。现有方法在处理复杂油气系统时存在计算效率低、模型耦合性差等问题。针对油气田生产优化问题,提出了一个基于序列二次规划(SQP)算法与机器学习算法的地上—地下一体化生产优化模型,耦合油气田地上管道、生产设备、井筒与油藏多相流计算模型来进行水力和热力计算。利用SQP算法对生产设备的油嘴开度和电潜泵频率等运行参数进行优化,以实现油气田产量最大化。针对复杂流动特性的建模难题,通过神经网络模型对井筒与管道压降进行快速预测,有效减少了迭代计算量。利用实际油气田数据进行模型验证结果显示,该模型能够准确预测油气流动特性,误差控制在10%以内,优化后的油气田总产量较未优化前显著提升。提出的基于SQP算法与机器学习算法的油气田生产优化模型,实现了地上—地下一体化系统的全局优化,利用机器学习方法替代传统压差计算部分,克服了传统优化方法在计算效率和模型耦合性方面的不足,显著提升了优化的时间效率。通过与商业软件对比,验证了所采用的SQP算法的准确性和有效性。
关键词
油田生产优化
气田生产优化
序列二次规划
机器学习
Keywords
oil field production optimization
gas field production optimization
sequential quadratic programming
machine learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TE328 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于序列二次规划及机器学习算法的油气田生产优化模型
白宗翰
康琦
吴海浩
宫敬
《钻采工艺》
北大核心
2025
0
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