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智能代理在油藏建模中的应用
被引量:
10
1
作者
SHAHKARAMI Alireza
MOHAGHEGH Shahab
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期372-382,共11页
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...
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。
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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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职称材料
题名
智能代理在油藏建模中的应用
被引量:
10
1
作者
SHAHKARAMI Alireza
MOHAGHEGH Shahab
机构
圣费朗西斯
大学
西费吉尼亚大学
出处
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期372-382,共11页
文摘
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
Keywords
smart proxy modeling
reservoir simulation
machine learning
artificial neural network
history matching
sensitivity analysis
optimization technology
CO2 EOR
分类号
TE319 [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
智能代理在油藏建模中的应用
SHAHKARAMI Alireza
MOHAGHEGH Shahab
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
10
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