[发明专利]基于深度学习和图论的全井网注水开发优化方法有效
| 申请号： | 202011378177.7 | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112282714B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 张宏兵;严立志;韩飞龙;尚作萍;芮剑文 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | E21B43/20 | 分类号： | E21B43/20;E21B43/30;E21B49/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 罗运红 |
| 地址： | 211100 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和图论的全井网注水开发优化方法，具体方法包括：(1)获取全注采目标井网的几何信息，构建得到深度卷积神经网络结构；(2)根据全注采井网注水井和生产井的位置关系，以单个五点注采井网为基本单元进行划分，并以基本单元五点网点汇有向图；(3)获取目标井网的历史生产数据，并选择其60％作为训练集，剩余40％作为验证集；(4)利用历史生产数据对所述卷积神经网络结构进行迭代训练验证，建立应用于全井网注水开发优化的卷积神经网络模型。在不断的模型训练中可以获得注水量对采油量的影响，同时获得最佳注水量范围，由此为调整注水井的注水参数，有效提高采油井的采油效率提供了科学依据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 全井网 注水 开发 优化 方法 | ||
【主权项】：
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