基于混合优化算法和深度神经网络模型结合的致密砂岩气藏裂缝参数优化OA北大核心CSTPCDEI
水平井分段压裂是致密砂岩气藏的主要开发方式,其中水力压裂裂缝参数的合理设计对于气藏的经济效益开发至关重要。基于群智能优化算法和机器学习代理模型的自动优化方法存在所需数值模拟次数多、收敛速度慢和代理模型更新复杂等问题,且依靠现场工程师经验和正交实验等传统方法难以获得最佳的裂缝参数设计。为此,建立了一种新的基于混合优化算法和自适应深度神经网络(DNN)结合的致密气藏裂缝参数优化方法。首先,混合优化算法采用遗传算法(GA)和贝叶斯自适应直接搜索(BAD…查看全部>>
罗山贵;赵玉龙;肖红林;陈伟华;贺戈;张烈辉;杜诚
西南石油大学理学院 西南石油大学人工智能研究院油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学,610500中国石油西南油气田公司致密油气勘探开发项目部中国石油西南油气田公司工程技术研究院油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学,610500油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学,610500中国石油西南油气田公司川西北气矿
石油、天然气工程
致密气沙溪庙组裂缝参数优化混合优化算法深度神经网络自适应学习代理模型
《天然气工业》 2024 (9)
P.140-151,12
国家自然科学基金优秀青年科学基金项目“页岩气多尺度非线性渗流力学”(编号:52222402)国家自然科学基金重点项目“海相页岩水平井超临界二氧化碳压裂机理与一体化模拟研究”(编号:52234003)四川省杰出青年科技人才项目“深层海相页岩气藏流体赋存与传质机制研究”(编号:2022JDJQ0009)。
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