宋來明 王春秋 盧川 丁祖鵬 李桂亮 檀朝東 程時清

1.中海油研究總院有限責任公司；2.中國石油大學(北京)石油工程學院；3.西安中控天地科技開發(fā)有限公司

復雜油藏是一種重要的油藏類型，具有某種特殊性，包括多重油藏水動力系統(tǒng)、復雜多孔介質(zhì)、復雜油藏流體等［1］。在多層油藏中，縱向非均質(zhì)性很大程度上影響著低滲透層的有效開發(fā)。在油藏注水開發(fā)時，常出現(xiàn)單層突破、層間干擾、注采不平衡等問題［2］。在連通程度較大的地層中，竄流現(xiàn)象嚴重，注水效果不佳，水驅(qū)波及體積小，加重了層間矛盾，致使油井含水率迅速增加。地下油水分布格局也發(fā)生重大變化，由原始的連片剩余油分布狀態(tài)變?yōu)椤罢w高度分散、局部相對富集”。因此，水驅(qū)開發(fā)老油田存在注采關(guān)系復雜、驅(qū)替場動態(tài)變化頻繁、無效水循環(huán)嚴重等生產(chǎn)問題。水驅(qū)動用程度低，嚴重影響油田的采收率及開發(fā)效益，需要對油藏進行注采連通分析和生產(chǎn)優(yōu)化［3］。油田進入到深度精細開發(fā)的新階段，亟需解決的問題是進一步提高水驅(qū)波及體積和驅(qū)油效率，從而提高采收率?；诖髷?shù)據(jù)的自動歷史擬合方法，強化對儲層非均質(zhì)物性及連通性的認識，降低對剩余油分布預測的不確定性，可實現(xiàn)油藏開發(fā)全生命周期的精確描述預測和智能調(diào)整。智能計算方法具有很強的處理大規(guī)模復雜非線性動力學系統(tǒng)的能力，已在預測和優(yōu)化方面得到了廣泛應(yīng)用［4-5］?；谥悄苡嬎愕淖⒉蓞?shù)優(yōu)化方法，可使可控參數(shù)自動適應(yīng)不可控的油藏特性，優(yōu)化出最佳注采參數(shù)，指導開發(fā)方案合理編制，提供最優(yōu)注入方案，實現(xiàn)復雜油藏的科學管理，完成油藏地質(zhì)、注采、現(xiàn)場管理三方面協(xié)調(diào)統(tǒng)一，指導注水開發(fā)高效運行，實現(xiàn)提高采收率的目的［6］。

1 油藏注采智能分析優(yōu)化技術(shù)

在數(shù)字油田的背景下，油藏開發(fā)正在獲取大量來自不同來源、不同時間尺度、不同結(jié)構(gòu)和不同質(zhì)量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)量早已超出傳統(tǒng)機理模型的分析能力，因此，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法被廣泛應(yīng)用［7］。利用大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)建立合理的油田生產(chǎn)計劃和有效的決策支持系統(tǒng)，可為油藏中后期開發(fā)生產(chǎn)提供重要技術(shù)保障。

油藏生產(chǎn)優(yōu)化的目標是通過調(diào)整油水井的注采參數(shù)，改變地下流體的分布狀態(tài)，提高波及系數(shù)，從而實現(xiàn)目標函數(shù)最大化。

智能油田開發(fā)理論和方法在生產(chǎn)動態(tài)分析、自動歷史擬合、注采連通性分析、井網(wǎng)井位優(yōu)化、提高采收率措施優(yōu)化、注采井筒智能優(yōu)化調(diào)控、地面管網(wǎng)生產(chǎn)優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)取得了新進展，促進了油藏工程、大數(shù)據(jù)、機器學習方法以及智能優(yōu)化算法等多領(lǐng)域多學科的交叉融合。

1.1 生產(chǎn)動態(tài)分析

生產(chǎn)動態(tài)分析是依據(jù)生產(chǎn)資料分析注采信號間的響應(yīng)關(guān)系，是油田進行優(yōu)化注采關(guān)系及確定提高采收率方法的重要基石。與傳統(tǒng)的生產(chǎn)動態(tài)分析方法相比，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法不需要建立復雜的物理模型，具有簡潔和適用性強的特點，能夠滿足油藏開發(fā)各個階段的數(shù)據(jù)分析需要。

機器學習模型作為初始數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，可以在已知生產(chǎn)數(shù)據(jù)和測試資料的基礎(chǔ)上，建立油田數(shù)據(jù)與產(chǎn)量之間的響應(yīng)關(guān)系，對油井的生產(chǎn)情況進行分析與預測［8］。鄭愛維等［9］利用偏最小二乘法對油田完井參數(shù)、地質(zhì)參數(shù)、工程參數(shù)等41項數(shù)據(jù)進行分析，從而確定產(chǎn)能主控因素，展現(xiàn)出大數(shù)據(jù)技術(shù)強大的分析能力。傳統(tǒng)的曲線擬合方法主要關(guān)注生產(chǎn)數(shù)據(jù)，沒有充分利用其他類型的數(shù)據(jù)進行預測。Gupta等［10］建立自回歸集成模型預測產(chǎn)量，充分利用了多源數(shù)據(jù)。但是，常規(guī)算法還不能夠挖掘到數(shù)據(jù)的時間序列信息。深度學習算法的出現(xiàn)，為這一問題帶來了新的解決途徑。Zhan等［11］利用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）算法預測產(chǎn)量，這種方法可以捕獲時間序列信息及數(shù)據(jù)間的非線性關(guān)系。

數(shù)據(jù)驅(qū)動方法能夠融合多源數(shù)據(jù)，分析油藏生產(chǎn)動態(tài)。這些方法都是建立在數(shù)據(jù)量充足的條件下，由于油藏開發(fā)過程的復雜，導致不同數(shù)據(jù)的采集密度及精度有很大不同，這會直接影響數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的精度。研發(fā)更精密的監(jiān)測設(shè)備，利用數(shù)據(jù)增強、遷移學習手段解決數(shù)據(jù)質(zhì)量差的難題，將是未來研究重點。

1.2 自動歷史擬合

歷史擬合被稱為一種反問題，主要是因為歷史擬合過程需要找到一些模型參數(shù)（例如滲透率、孔隙度、斷層走向）來匹配一些給定的測量值（例如石油產(chǎn)量、天然氣產(chǎn)量、井底流壓）。傳統(tǒng)的歷史匹配試錯法需要工程師調(diào)整每個不確定的參數(shù)來獲得精確的模型，非常耗時和低效。自動歷史擬合將靜態(tài)模型與動態(tài)數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過算法同時控制大量參數(shù)，從而提高可靠性，減少運行時間［12］。

目前已有許多學者尋求提高歷史擬合求解效率的方法。Agbalaka等［13］提出基于卡爾曼濾波的自動歷史擬合方法，并考慮了巖石物理性質(zhì)的非均質(zhì)性，但該方法假設(shè)輸入?yún)?shù)服從高斯分布，限制了其使用范圍。Lee等［14］提出基于粒子群算法的自動歷史擬合方法。但粒子群算法的優(yōu)化效率主要受控制參數(shù)的影響，參數(shù)過多容易使模型陷入局部最優(yōu)，參數(shù)過少則會導致模型精度不夠。隨著深度學習方法的發(fā)展與應(yīng)用，自動歷史擬合迎來了新的契機。Canchumuni等［15］提出基于數(shù)據(jù)同化與自編碼器相結(jié)合的自動歷史擬合方法，該方法可以在更新模型的同時合理地保留地質(zhì)特征，并取得了較好的擬合效果。

對于大規(guī)模復雜油藏進行歷史擬合，很難確定應(yīng)該提取哪些特征，因為數(shù)據(jù)具有很強的非線性，并且呈現(xiàn)非高斯分布。以大數(shù)據(jù)和深度學習為基礎(chǔ)的新一代人工智能深刻影響并改變了科學研究的范式。深度學習算法能夠從數(shù)據(jù)中提取非線性特征，構(gòu)建油藏參數(shù)與潛在低維連續(xù)變量的映射，并進行油藏參數(shù)更新，解決復雜油藏歷史擬合問題。

1.3 注采連通性分析

注采連通性是油田生產(chǎn)評價的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，可為優(yōu)勢通道識別、注水井位部署、注采關(guān)系優(yōu)化等提供重要的技術(shù)支持［16］。傳統(tǒng)研究方法包括試井分析［17］、示蹤劑測試［18］、地球化學［19］等。雖然這些方法判別的結(jié)果較為直觀、準確，但試井分析法在實施時會影響油田生產(chǎn)的正常進行，示蹤劑方法需要進行復雜的現(xiàn)場樣本采集工作，地球化學需要進行大量的化學實驗分析工作。

動態(tài)反演法是當前油藏連通性研究的一種熱門數(shù)據(jù)驅(qū)動方法。其基于注采動態(tài)數(shù)據(jù)，研究注水井注入?yún)?shù)與生產(chǎn)井指標之間的關(guān)系，反演出注入井和生產(chǎn)井之間的動態(tài)連通性，并運用反演得到相應(yīng)的系數(shù)對井間動態(tài)連通性進行定量的評價。該方法無需進行額外的工程作業(yè)，只需要完備的油田開發(fā)數(shù)據(jù)資料即可分析出油藏的注采連通關(guān)系。Heffer等［20］首次提出了一種基于Spearman秩相關(guān)分析的注采連通關(guān)系判別方法，認為注采數(shù)據(jù)的變化關(guān)系可以反映注采井間的連通關(guān)系，然而該方法很難處理多井干擾情況。Albertoni等［21］提出了一種基于多元線性回歸的連通性研究方法，通過計算回歸系數(shù)來表征連通性。Yousef等［22］建立了一種基于水電相似理論的阻容模型，該模型不僅考慮了注水信號衰減性和時滯性的影響，且能夠進行關(guān)井情況下的井間連通程度反演。Kaviani等［23］提出利用多井生產(chǎn)指數(shù)（MPI）的方法計算連通性指數(shù)，該方法可以考慮井網(wǎng)井位、表皮因數(shù)、注入速率和井底壓力的影響。Liu等［24］提出了利用擴展卡爾曼濾波計算井間連通性的自適應(yīng)方法，可監(jiān)測和跟蹤連通性的變化，打破了“穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)”這一假設(shè)。近年來，決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學習算法被廣泛應(yīng)用。尚福華等［25］建立基于分類回歸樹算法的注采連通性分析模型。這種方法具有較高的判別速度且易于操作，但只能實現(xiàn)注采連通關(guān)系的自動判別分類，不能定量描述連通程度。Demiryurek等［26］首次提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感性分析方法來判斷井間連通性，但所建的網(wǎng)絡(luò)模型是單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無法實現(xiàn)復雜的關(guān)系映射。Liu等［27］利用非線性擴散濾波器對井底壓力進行預處理，以捕捉衰減性和時滯性，建立了基于井底壓力數(shù)據(jù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評估井間連通性。

雖然多元線性回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等動態(tài)反演法模型已取得較大進展，但純數(shù)據(jù)驅(qū)動方法沒有考慮背后的物理規(guī)律和科學理論，缺乏物理解釋性、自學習能力，且實時性差，難以實現(xiàn)知識的有效更新。以阻容模型為代表，考慮了油藏工程知識、控制方程、專家經(jīng)驗等約束，采用機理和數(shù)據(jù)驅(qū)動相融合的建模方式將成為研究連通性分析的重要途徑。

1.4 井網(wǎng)井位優(yōu)化

井網(wǎng)井位的部署在油田開發(fā)過程中有著十分重要的意義。在過去的研究中，井網(wǎng)井位優(yōu)化主要以經(jīng)濟凈現(xiàn)值為目標函數(shù)建立數(shù)學模型，利用智能優(yōu)化算法來求解最優(yōu)解。由于涉及到大量的決策變量、約束條件以及油藏響應(yīng)的非線性，井網(wǎng)井位優(yōu)化是一個非常具有挑戰(zhàn)性的問題。

井位優(yōu)化方法大致分為梯度法和無梯度法。Zandvliet等［28］研究了生產(chǎn)約束對最佳井位的影響，并利用基于梯度的優(yōu)化方法確定最佳井位。然而，梯度算法需要利用目標函數(shù)對滲流參數(shù)求取導數(shù)，在約束條件復雜、目標函數(shù)離散時，求解難度大大增加。針對無梯度法，Emerick等［29］提出一種基于遺傳算法的井位優(yōu)化方法，該方法可同時優(yōu)化井數(shù)、井位和井軌跡。Al-Ismael等［30］考慮了油氣開采的環(huán)境影響，應(yīng)用差分進化算法尋找在區(qū)域壓力平衡約束下產(chǎn)生最大凈現(xiàn)值的最佳井位。

結(jié)合機器學習與智能優(yōu)化算法，建立井網(wǎng)井位與注采參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型，可同時提升模型的準確性和速度，且便于并行處理。

1.5 提高采收率措施優(yōu)化

油田開發(fā)中后期，通常采取向油層注入熱流體、化學劑、氣體溶劑或水力壓裂等措施提高采收率。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強化學習等機器學習算法已應(yīng)用于熱采措施優(yōu)化。Guevara等［31］利用強化學習方法優(yōu)化蒸汽注入速率，結(jié)果表明該方法可以極大地提高凈現(xiàn)值。Ersagin等［32］建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)注汽優(yōu)化模型，展現(xiàn)了機器學習方法在提高采收率措施領(lǐng)域的巨大潛力。水力壓裂是致密儲層開發(fā)的重要措施，裂縫網(wǎng)絡(luò)的有效識別和表征對于裂縫介質(zhì)的開采至關(guān)重要。Chen等［33］選擇映射能力強的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型，預測水力壓裂裂縫和自然裂縫之間的相互作用模式。注水開發(fā)決策是油田生產(chǎn)中的關(guān)鍵，整個過程中存在大量的不確定性。Hourfar等［34］首次嘗試將生產(chǎn)優(yōu)化問題公式化，利用強化學習方法進行注水方案優(yōu)化，為油藏生產(chǎn)優(yōu)化提供了新思路。Ma等［35］利用 DQN、DDQN、Dueling-DDQN和 DDPG等4種深度強化學習優(yōu)化算法，通過調(diào)整注水量實現(xiàn)地質(zhì)不確定性情況下油田的注水開發(fā)凈現(xiàn)值最大化。Jia等［36］提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的精細注水方案優(yōu)化方法。這種方法充分發(fā)揮了數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的自動化、智能化優(yōu)勢，可以準確指導老油田精細注水方案的設(shè)計與實施。Miftakhov等［37］提出基于像素數(shù)據(jù)的深度強化學習方法，通過改變注水量使凈現(xiàn)值最大化。其中，使用壓力和含水飽和度的網(wǎng)格分布作為像素數(shù)據(jù)，使智能體能夠通過提取巖石物理特征和井間相對位置來學習儲層的物理性質(zhì)。

在提高采收率措施優(yōu)化過程中，生產(chǎn)動態(tài)數(shù)據(jù)的樣本不確定性太強，受客觀或主觀的隨機干擾太大，邊界條件難以精確描述，多變量目標函數(shù)耦合嚴重，多個數(shù)學模型之間相互協(xié)同和交互融合難度大，這些都是亟需解決的難題。

1.6 注采井筒智能優(yōu)化調(diào)控

通過對各單井流量進行優(yōu)化調(diào)控，使注入水流入剩余油富集區(qū)域，對于提高采收率、最大化經(jīng)濟效益具有重要意義。注入井與受效采油井在平面上、層段上關(guān)系復雜，地質(zhì)分析的連通狀態(tài)與實際的連通狀態(tài)吻合度差；層系封堵不完善，很多采油井存在有采無注、油層互串的現(xiàn)象，導致油層動用不均衡，開發(fā)效果差。分層注水和分層采油從本質(zhì)上屬于同一系統(tǒng)，但應(yīng)用時往往按照獨立工藝技術(shù)實施，未發(fā)揮出協(xié)同效應(yīng)［38］。注采井筒智能優(yōu)化調(diào)控，即建立油藏注入能量與油層供液適應(yīng)的注采裝置協(xié)同優(yōu)化運行控制策略，實現(xiàn)注采平衡、供排協(xié)調(diào)、井筒參數(shù)實時調(diào)節(jié)。

注采井筒智能優(yōu)化調(diào)控的核心設(shè)備是井下流量控制裝置，主要包括流入控制裝置(ICD)、流入控制閥門(ICV)和自動流入控制裝置(AICD)等。Shahkarami等［39］使用貝葉斯算法確定最佳的ICD設(shè)計參數(shù)。Hamid等［40］提出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測結(jié)垢速率的方法，可預測ICV處的結(jié)垢，從而為油井設(shè)計完善的完井和流體處理系統(tǒng)。AICD［41］可實現(xiàn)油水比例檢測和流入阻力的自動調(diào)整，達到控水、控氣和增油的目的。

如何利用大數(shù)據(jù)、強化學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI技術(shù)確定井下流量設(shè)備的設(shè)計參數(shù)，并實時調(diào)節(jié)其運行參數(shù)，將是注采井筒智能優(yōu)化調(diào)控領(lǐng)域的研究重點。

1.7 地面管網(wǎng)生產(chǎn)優(yōu)化

油田注水、集輸?shù)孛婀芫W(wǎng)生產(chǎn)優(yōu)化是油藏開發(fā)生產(chǎn)全過程數(shù)字化運行和智能化管理的重要內(nèi)容。

Zhou等［42］建立了最優(yōu)注水策略和地面管網(wǎng)運行控制方案的混合整數(shù)非線性規(guī)劃(MINLP)模型，該模型考慮了管網(wǎng)流量、壓力和技術(shù)等各種約束條件，能夠?qū)崿F(xiàn)油藏和地面管網(wǎng)的整體注水優(yōu)化。姚彬等［43］建立了老區(qū)塊注水管網(wǎng)改擴建模型，可優(yōu)化新建管段的位置和管徑、各站的外輸壓力和流量、管道的流量和流向以及建設(shè)和運行費用。檀朝東等［44］為了實現(xiàn)對油氣集輸系統(tǒng)聯(lián)合站能耗的預測，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則理論確定影響能耗的關(guān)鍵因素，建立了具有混沌時間序列特性的能耗多變量時序混沌預測模型。數(shù)字孿生模型可以模擬、診斷、調(diào)控物理實體在現(xiàn)實環(huán)境中的狀態(tài)和行為，實現(xiàn)虛擬地面管網(wǎng)的仿真優(yōu)化。李柏松等［45］分析了數(shù)字孿生體在管道設(shè)計、調(diào)度優(yōu)化、管道設(shè)備運行維護、管道全生命周期管理等方面的應(yīng)用前景。張宏等［46］結(jié)合非線性有限元方法、機器學習算法與智能優(yōu)化算法，建立了地質(zhì)災害段管道結(jié)構(gòu)安全數(shù)字孿生機理模型，可用于地質(zhì)災害段管道的定量安全評價。

將油藏、井筒與地面管網(wǎng)耦合在一起進行協(xié)同優(yōu)化，以實現(xiàn)注水開發(fā)效益的最大化，是一項富有挑戰(zhàn)性的課題，數(shù)字孿生技術(shù)或可促進其下一步發(fā)展。

2 注采生產(chǎn)優(yōu)化智能算法

油藏開發(fā)具有復雜非線性、多約束條件、多目標優(yōu)化的特點，多目標智能優(yōu)化、復雜約束優(yōu)化和代理輔助進化算法等智能優(yōu)化算法可以很好地解決上述問題。

2.1 多目標智能優(yōu)化

在油田勘探過程中，許多生產(chǎn)優(yōu)化問題普遍面臨著多目標優(yōu)化，如利潤最大化、采收率最大化、生產(chǎn)成本最小化、開發(fā)風險最小化等。優(yōu)化過程中多個目標可能是相互制約的關(guān)系，且涉及大量的決策變量，使得優(yōu)化過程的計算量較大。

多目標智能優(yōu)化可以分兩類主要方法［47］：帕累托（Pareto）方法和非Pareto方法。非Pareto方法旨在對不同的目標進行優(yōu)先排序，并將多目標問題轉(zhuǎn)化為單目標問題，而Pareto方法旨在近似Pareto解集，即Pareto前沿。Zhao等［48］將非Pareto方法與代理模型相結(jié)合，提出一種基于代理輔助填充準則的Pareto秩學習方案，以有效地處理基于仿真的優(yōu)化問題。Mayo等［49］提出一種基于多目標進化算法的多目標優(yōu)化工作方案，可以在各種場景下確定一組最優(yōu)熱采施工參數(shù)。

為了能夠?qū)崿F(xiàn)更全面、更高效的油藏管理，亟需構(gòu)建基于機器學習先進理論的多目標優(yōu)化算法。

2.2 復雜約束優(yōu)化

實際油藏開發(fā)優(yōu)化過程中，通常需要考慮邊界約束和狀態(tài)約束［50］，只有滿足這兩種約束條件，才能保證優(yōu)化方案的適用性。對于邊界約束來說主要包括井底流壓和注入量、采出量的極值，而狀態(tài)約束為將數(shù)值模擬器的輸出結(jié)果作為約束條件加以限制。

非梯度復雜約束優(yōu)化算法的主要問題是，當優(yōu)化變量的維數(shù)達到一定范圍時，計算成本高昂，并且在每次迭代中評估目標函數(shù)時需要運行復雜的數(shù)值模型。與非梯度優(yōu)化算法相比，當目標函數(shù)可微時，基于梯度的優(yōu)化方法對復雜優(yōu)化問題的計算效率更高。Chen等［51］提出一種在線性和非線性復雜約束下的高效生產(chǎn)優(yōu)化方法，將增廣拉格朗日法應(yīng)用于優(yōu)化注水施工參數(shù)，以最大化生產(chǎn)凈現(xiàn)值。Liu等［52］提出一種改進的字典法來求解具有非線性約束的多目標魯棒生產(chǎn)優(yōu)化問題。但當優(yōu)化變量存在離散變量時，基于梯度的方法不可直接應(yīng)用。

機器學習算法可以有效解決生產(chǎn)優(yōu)化中具有復雜非線性映射關(guān)系的問題，將大數(shù)據(jù)、機器學習、智能優(yōu)化算法結(jié)合，形成一套計算效率高且適用于優(yōu)化離散變量的復雜約束優(yōu)化流程刻不容緩。

2.3 代理輔助進化算法

生產(chǎn)優(yōu)化的主要目標是找到每口井的最佳生產(chǎn)方案，以最大化凈現(xiàn)值或油氣產(chǎn)量。由于目標函數(shù)的非線性，尋找最優(yōu)開發(fā)方案是一項具有挑戰(zhàn)性的工作。數(shù)值模擬是計算目標函數(shù)值的常用方法，它可以高精度地預測不同開發(fā)方案下的油藏動態(tài)，但這種方法往往需要耗費較長時間。代理輔助進化算法是解決昂貴問題的有效方法，通過設(shè)計計算量小的函數(shù)來逼近每個目標函數(shù)，同時優(yōu)化涉及到的大量決策變量。

姚為英等［53］建立基于支持向量機的代理模型，并利用粒子群算法進行優(yōu)化求解，從而增強配產(chǎn)配注方案的現(xiàn)場可實施性。張凱等［54］提出基于主成分分析和代理模型相結(jié)合的生產(chǎn)注采優(yōu)化方法，可在保證精度的前提下對變量進行降維，解決油藏大規(guī)模變量注采優(yōu)化的難題。

但上述模型均是純數(shù)據(jù)驅(qū)動，在模型訓練過程中并未考慮問題背后的物理規(guī)律和科學理論。將物理約束、專家經(jīng)驗、機器學習和智能優(yōu)化算法深入融合，使代理優(yōu)化模型魯棒性強、運行高效，將是下一步的研究重點。

3 結(jié)論

（1）智能油氣藏開發(fā)技術(shù)就是基于數(shù)據(jù)、機理與智能算法的交叉融合形成復雜油藏系統(tǒng)模型，通過綜合應(yīng)用數(shù)值模擬、油藏工程方法、機器學習，以更簡潔的操作、更快的速度對油藏生產(chǎn)分析優(yōu)化。

（2）單一的機理模型缺乏自學習能力、實時性和自適應(yīng)性，難以實現(xiàn)知識和事例的有效更新。純數(shù)據(jù)驅(qū)動在模型訓練過程中并未考慮問題背后的物理規(guī)律和科學理論，缺乏解釋性。

（3）應(yīng)用大數(shù)據(jù)、強化學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI技術(shù)替代傳統(tǒng)的物理解析過程，將專家經(jīng)驗、工程控制等先驗信息融合到機器學習模型的訓練中，采用機理和數(shù)據(jù)驅(qū)動相融合的建模方式將成為研究智能油氣藏開發(fā)的重要途徑。

（4）利用數(shù)字孿生技術(shù)對物理油藏進行高保真度地描述，建立實時映射，實現(xiàn)油田開發(fā)全生命周期一體化動態(tài)變化的實時監(jiān)測、分析與控制，是未來智能油藏的發(fā)展趨勢。