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公开(公告)号：CN112541571A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011339272.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明涉及一种基于双并联神经网络的机器学习的注采连通性确定方法，具体包括以下步骤：步骤一：获取双并联神经网络模型的输入、输出数据，并进行数据预处理，步骤二：构建双并联神经网络，并进行模型训练，步骤三：基于训练完成的双并联神经网络，进行连通性分析，步骤四：利用测试集数据检查模型的泛化能力。本发明具有计算速度快，经济成本低，表征精度高，无需考虑地质静态参数等优点。该网络还可以用于生产预测，对于油田现场调整注采关系，采取堵水调剖措施，以及井网优化等都具有重要的指导意义；通过历史注采数据，可准确计算评估注采动态连通性的演变过程及生产历史内总的连通情况，集成两种连通性分析为一体，可满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN106875002A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710091587.5
申请日：2017-02-20
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06N3/02
CPC classification number: G06N3/02
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度下降法与广义逆的复值神经网络训练方法，步骤一，选择单隐层复值神经网络模型；步骤二，利用梯度下降法和广义逆计算单隐层复值神经网络中的权值矩阵和权值向量，步骤三,根据权值矩阵和权值向量，获取复值神经网络网络参数，进行计算均方误差；将迭代次数加1，返回步骤二。本发明的隐层输入权值是通过梯度下降法迭代产生，输出权值始终通过广义逆来求解。本方法迭代次数少，相应的训练时间短，收敛速度快，并且学习效率高，同时所需的隐层节点个数少。因此，本发明比BSCBP方法与CELM方法能够较为准确的反映复值神经网络模型的性能。
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公开(公告)号：CN118172714B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410598200.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种油田井下作业环境下的多尺度施工装备鲁棒性识别方法，属于石油工程领域，包括如下步骤：步骤1、获取井场历史图像及历史视频并进行标注处理，建立数据集并划分为训练集和验证集；步骤2、构建多尺度鲁棒性识别模型，初始化模型的对抗训练参数；步骤3、进行多阶段对抗学习，构建对抗训练集；步骤4、将对抗训练集输入多尺度鲁棒性识别模型，优化模型参数，输出训练完成的多尺度鲁棒性识别模型；步骤5、实时获取当前井场井下作业环境下的视频及图像数据，输入训练完成的多尺度鲁棒性识别模型获取不同施工装备的空间位置，进而进行井场情况分析。本发明能够更好地适应井下环境中的各种复杂情况，从而提高识别的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118095667B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410524678.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06Q10/063 , G06F17/11 , G06Q50/02 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种近期经验引导的油藏多类措施流场调控强化学习方法，属于油藏生产优化技术领域，主要包括以下步骤：确定需要优化的层位及注采优化变量；构建油藏离散和连续调控措施混合动作空间；基于混合动作空间，构建油藏多类措施流场调控混合深度强化学习智能体模型；将智能体模型与流场调控数值模拟器持续交互，生成油藏多类措施流场调控经验样本库；结合近期经验采样机制从样本库中采集近期调控经验，训练更新智能体模型，输出最优的油藏多类措施流场调控方案。本发明通过构建混合深度强化学习智能体可以对层位封堵和注采制度进行高精度调控，同时基于近期调控经验可实现更高效的优化。
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公开(公告)号：CN117892626A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410067648.4
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种基于增强物理意义神经网络的复杂油藏数值模拟方法，该方法利用增强物理意义的神经网络正向求解复杂油藏的压力和饱和度分布，设计邻接位置锚定、使用自适应激活函数、设计跳跃连接门控更新来提升模型的训练速度与求解精度，利用硬约束边界条件、嵌入式离散裂缝、有限体积法结合反向传播梯度下降法来计算损失函数以及更新神经网络参数，利用隐压显饱法结合神经网络预测结果来显式更新饱和度，将神经网络参数迁移来加快训练速度，神经网络训练整体无需标签数据，在复杂三维非均质与三维裂缝问题的实施例中具备优秀的训练速度与求解精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117521529B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410010439.6
申请日：2024-01-04
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种嵌入物理意义的注采量劈分机器学习动态分析方法，属于油藏工程技术领域，包括如下步骤：步骤1、构建流管网格结构矩阵；步骤2、构建特征聚合范围矩阵和多井势能叠加模块；步骤3、构建包含多个分配器子模型的渗透率场表征模块，并对各分配器子模型进行预训练初始化；步骤4、构建油水推进模块，基于油水推进模块计算含水率和产油速率估计值；步骤5、建立产液、产油损失函数，反向传播优化所有神经网络子模块的参数，通过不断迭代训练使得残差下降到指定范围；步骤6、迭代训练完成后，输出各时间步模型中间变量注采劈分系数。本发明能准确地捕捉劈分系数受到的多方面影响，提高对油藏动态行为的理解和预测的精度。
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公开(公告)号：CN117236195B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311490309.9
申请日：2023-11-10
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06N20/20 , G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06F111/10 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种降低开发风险的机器学习离线代理模型生产优化方法，涉及油藏生产优化技术领域。本方法利用主成分分析提取各渗透率场的主要特征，对各渗透率场聚类后选取代表渗透率场构建多个油藏数值模拟模型，以各油藏数值模拟模型的加权平均净现值作为目标函数，建立考虑渗透率场不确定性的油藏注采优化问题求解模型，再构建离线数据库和初始种群，利用离线数据库分别建立多个径向基函数代理模型和克里金函数代理模型，通过自适应选取代理模型作为优化目标进行迭代优化，优化过程结合多子代策略增加种群多样性，获得最佳开发方案。本发明充分利用离线数据库指导注采优化过(56)对比文件张凯;陈国栋;薛小明;张黎明;孙海;姚传进.基于主成分分析和代理模型的油藏生产注采优化方法.中国石油大学学报(自然科学版).2020,(第03期),10042-10049.
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公开(公告)号：CN117077577B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311339778.0
申请日：2023-10-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种适用于低渗透裂缝性油藏的快速模拟及优化方法，属于非常规油藏数值模拟领域，包括如下步骤：步骤1、将油藏系统抽象为基质网格和裂缝网格，根据基质和裂缝的渗流特征构建双重介质模型；步骤2、利用ES‑MDA历史拟合算法，结合约束条件，建立自动历史拟合数学模型；步骤3、将经济净现值作为生产优化的目标函数，通过对油藏地质储量、各井压力以及注采液量上下限进行约束，建立油藏注采优化模型，采用差分进化算法得到使油藏经济净现值最大化的生产调控制度。本发明有助于更好地了解
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公开(公告)号：CN116384712B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310652248.5
申请日：2023-06-05
Applicant: 青岛理工大学 , 中国石油大学(华东)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种联动智能注采装置的差异化实时注采优化调控方法，属于油藏注采技术领域，具体包括以下步骤：初始化网络；搭建注采环境模型；智能体读取注采环境初始状态；注采策略网络写入文件；获得t+1时刻的状态数据；读取下一状态及该时间步内经济净现值；将下一状态赋给当前状态，直至完成待优化生产周期；通过批训练模型对环境代理网络参数进行更新；更新动作评价网络参数及注采策略网络参数；重复以上步骤，直至得到最优模型；根据保存的最优模型，与智能注采装置联动，获得油藏的状态信息。本发明的技术方案克服现有技术中的油藏注采优化方法，对已有信息利用率较低，需重复进行优化迭代，不能根据当前生产方案进行实时调整的问题。
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